ControlVideo 项目使用教程

1、项目的目录结构及介绍

ControlVideo 项目的目录结构如下：

ControlVideo/
├── assets/
├── checkpoints/
│   ├── stable-diffusion-v1-5/
│   ├── sd-controlnet-canny/
│   ├── sd-controlnet-depth/
│   ├── sd-controlnet-openpose/
│   └── flownet.pkl
├── data/
├── models/
├── LICENSE
├── README.md
├── app.py
├── cog.yaml
├── inference.py
├── inference.sh
├── predict.py
├── requirements.txt

目录介绍：

• assets/: 存放项目资源文件。
• checkpoints/: 存放预训练模型权重文件。
  • stable-diffusion-v1-5/: Stable Diffusion v1.5 模型权重。
  • sd-controlnet-canny/: ControlNet 模型权重，条件为 canny 边缘。
  • sd-controlnet-depth/: ControlNet 模型权重，条件为深度图。
  • sd-controlnet-openpose/: ControlNet 模型权重，条件为人体姿态。
  • flownet.pkl: RIFE 模型权重。
• data/: 存放数据文件。
• models/: 存放模型定义文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文档。
• app.py: 项目启动文件。
• cog.yaml: 项目配置文件。
• inference.py: 推理脚本。
• inference.sh: 推理脚本的外壳脚本。
• predict.py: 预测脚本。
• requirements.txt: 项目依赖文件。

2、项目的启动文件介绍

app.py

app.py 是项目的启动文件，负责初始化和启动整个应用程序。它包含了主要的逻辑和接口定义。

主要功能：

• 加载预训练模型权重。
• 初始化推理引擎。
• 提供 API 接口进行文本到视频的生成。

3、项目的配置文件介绍

cog.yaml

cog.yaml 是项目的配置文件，用于配置项目的运行环境和参数。

主要配置项：

• model_path: 预训练模型权重路径。
• data_path: 数据文件路径。
• output_path: 输出文件路径。
• device: 运行设备（如 cpu 或 cuda）。

示例配置：

model_path: checkpoints/stable-diffusion-v1-5
data_path: data/
output_path: output/
device: cuda

通过以上配置，可以灵活地调整项目的运行环境和参数，以适应不同的需求和环境。