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Instructions to use siouni/AnimeGen-I2V-Quantized with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
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- Diffusers
How to use siouni/AnimeGen-I2V-Quantized with Diffusers:
pip install -U diffusers transformers accelerate
import torch from diffusers import DiffusionPipeline from diffusers.utils import load_image, export_to_video # switch to "mps" for apple devices pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("siouni/AnimeGen-I2V-Quantized", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="cuda") pipe.to("cuda") prompt = "A man with short gray hair plays a red electric guitar." image = load_image( "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/guitar-man.png" ) output = pipe(image=image, prompt=prompt).frames[0] export_to_video(output, "output.mp4") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
AnimeGen-I2V-Quantized
このリポジトリは、元モデル aidealab/AnimeGen-I2V を複数形式へ量子化したモデルです。
量子化情報
- 収録形式:
fp8_scaledint4_convrot
- 元モデル:
aidealab/AnimeGen-I2V - 元モデルのリビジョン:
6278659f803518d72dd312a1f522e3b34b1afd72 - 変換方法・使用ツール:
AnimeGen-T2V-Quantized
このリポジトリは、元モデル aidealab/AnimeGen-I2V を複数形式へ量子化したモデルです。
Comfy-UIでの仕様を想定しています。
量子化情報
- 収録形式:
fp8_scaledint4_convrot
ライセンスその他はaidealab/AnimeGen-I2Vと同じです。
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