CogVideoX 1.5 LoRA微调中的帧数对齐问题解析与解决方案
2025-05-21 02:57:35作者:伍希望
在视频生成模型CogVideoX 1.5的LoRA微调过程中,研究人员发现了一个关键的帧数对齐问题。这个问题源于模型架构中的patch_size_t参数设置与输入视频帧数之间的不匹配,导致训练过程中出现reshape错误。
问题背景
CogVideoX 1.5模型采用了特殊的时空注意力机制,其中patch_size_t参数设置为2。这意味着在时间维度上,模型会将视频帧分成大小为2的块进行处理。当输入视频经过VAE编码后,原始帧数会被压缩,例如81帧会变为21帧(81//4+1),49帧会变为13帧(49//4+1)。由于patch_size_t=2,这些压缩后的帧数必须能被2整除,否则在reshape操作时会报错。
技术细节分析
问题的核心在于模型中的reshape操作:
image_embeds = image_embeds.reshape(
batch_size, num_frames // p_t, p_t, height // p, p, width // p, p, channels
)
其中p_t即patch_size_t=2。当压缩后的帧数(如13或21)不能被2整除时,这个操作就会失败。
解决方案探索
研究团队提出了几种解决方案:
-
调整输入帧数:将原始帧数设置为能被8整除的值(如85帧),这样经过VAE压缩后变为22帧(85//4+1),可以被2整除。
-
修改RoPE配置:在旋转位置编码(RoPE)层,需要相应调整num_frames参数,确保与patch_size_t对齐。
-
代码层面修复:在训练过程中增加帧数补齐逻辑,类似于推理时已经实现的机制:
if self.transformer.config.patch_size_t is not None:
shape = shape[:1] + (shape[1] + shape[1] % self.transformer.config.patch_size_t,) + shape[2:]
实现建议
对于实际训练,建议采用以下配置:
- 设置max_num_frames为85(产生22压缩帧)
- 确保patch_size_t=2
- 在旋转位置编码层进行相应调整
这种配置既保持了模型原有的时空处理能力,又避免了reshape错误,同时与推理时的处理逻辑保持一致。
技术影响
这个问题的解决不仅修复了训练错误,还带来了额外的好处:
- 提高了训练稳定性
- 确保了训练与推理的一致性
- 为多分辨率训练奠定了基础
- 优化了位置编码机制
通过这一系列改进,CogVideoX 1.5的LoRA微调变得更加可靠和高效,为图像到视频生成任务提供了更强大的支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0370Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0102AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
205
2.18 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
62
95

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
977
575

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
550
86

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133