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# CogVideoX वीडियो जनरेशन

CogVideoX Zhipu AI (Tsinghua) का एक ओपन-वेट वीडियो डिफ्यूज़न ट्रांसफॉर्मर परिवार है। ये मॉडल टेक्स्ट प्रॉम्प्ट (T2V) या संदर्भ छवि और प्रॉम्प्ट (I2V) से 720×480 रेज़ॉल्यूशन और 8 fps पर संगत 6-सेकंड क्लिप उत्पन्न करते हैं। दो पैरामीटर स्केल उपलब्ध हैं — तेज़ पुनरावृत्ति के लिए 2B और उच्च गुणवत्ता के लिए 5B — दोनों के साथ नेटिव `diffusers` एकीकरण के माध्यम से `CogVideoXPipeline`.

Kirayedaar GPU पर CogVideoX चलाना [Clore.ai](https://clore.ai/) आपको स्थानीय हार्डवेयर प्रतिबंधों को छोड़ने और प्रति क्लिप मामूली लागत पर बड़े पैमाने पर वीडियो उत्पन्न करने की इजाज़त देता है।

## प्रमुख विशेषताएँ

* **टेक्स्ट-टू-वीडियो (T2V)** — एक सीन का वर्णन करें और 6-सेकंड का 720×480 क्लिप 8 fps (49 फ्रेम) पर प्राप्त करें।
* **इमेज-टू-वीडियो (I2V)** — एक रेफ़रेंस इमेज और प्रॉम्प्ट दें; मॉडल उसे समयगत सुसंगतता के साथ एनिमेट करता है।
* **दो स्केल** — CogVideoX-2B (तेज़, \~12 GB VRAM) और CogVideoX-5B (उच्च गुणवत्ता, \~20 GB VRAM)।
* **नेटिव diffusers समर्थन** — प्रथम-श्रेणी `CogVideoXPipeline` और `CogVideoXImageToVideoPipeline` क्लासेस।
* **3D causal VAE** — कुशल डिनॉइज़िंग के लिए 49 फ्रेम्स को एक संकुचित latent स्पेस में संपीड़ित करता है।
* **ओपन वेट्स** — 2B वेरिएंट के लिए Apache-2.0 लाइसेंस; 5B के लिए रिसर्च लाइसेंस।

## आवश्यकताएँ

| घटक        | न्यूनतम          | अनुशंसित         |
| ---------- | ---------------- | ---------------- |
| GPU VRAM   | 16 GB (2B, fp16) | 24 GB (5B, bf16) |
| सिस्टम RAM | 32 GB            | 64 GB            |
| डिस्क      | 30 GB            | 50 GB            |
| Python     | 3.10+            | 3.11             |
| CUDA       | 12.1+            | 12.4             |

**Clore.ai GPU सिफारिश:** एक **RTX 4090** (24 GB, \~$0.5–2/day) आराम से दोनों 2B और 5B वेरिएंट्स को संभालता है। एक **RTX 3090** (24 GB, \~$0.3–1/day) bf16 पर 5B के लिए समान रूप से अच्छा काम करता है और बजट विकल्प है।

## त्वरित प्रारम्भ

```bash
# एनवायरनमेंट बनाएं
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install diffusers transformers accelerate sentencepiece imageio[ffmpeg]

# GPU सत्यापित करें
python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"
```

## उपयोग के उदाहरण

### टेक्स्ट-टू-वीडियो (5B)

```python
import torch
from diffusers import CogVideoXPipeline
from diffusers.utils import export_to_video

pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained(
    "THUDM/CogVideoX-5b",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.to("cuda")
pipe.enable_model_cpu_offload()      # ~4 GB पीक VRAM बचाता है
pipe.vae.enable_tiling()             # 24 GB कार्ड पर 720x480 के लिए आवश्यक

prompt = (
    "सूर्यास्त पर सूरजमुखी के खेत में दौड़ता हुआ सुनहरा रिट्रीवर, "
    "सिनेमाई लाइटिंग, स्लो मोशन, 4K गुणवत्ता"
)

video_frames = pipe(
    prompt=prompt,
    num_frames=49,
    guidance_scale=6.0,
    num_inference_steps=50,
    generator=torch.Generator("cuda").manual_seed(42),
).frames[0]

export_to_video(video_frames, "retriever_sunset.mp4", fps=8)
print("Saved retriever_sunset.mp4")
```

### इमेज-टू-वीडियो (5B)

```python
import torch
from PIL import Image
from diffusers import CogVideoXImageToVideoPipeline
from diffusers.utils import export_to_video

pipe = CogVideoXImageToVideoPipeline.from_pretrained(
    "THUDM/CogVideoX-5b-I2V",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)
pipe.to("cuda")
pipe.enable_model_cpu_offload()
pipe.vae.enable_tiling()

image = Image.open("reference.png").resize((720, 480))

video_frames = pipe(
    prompt="कैमरा धीरे-धीरे विषय के चारों ओर परिक्रमा करता है, हल्की हवा",
    image=image,
    num_frames=49,
    guidance_scale=6.0,
    num_inference_steps=50,
).frames[0]

export_to_video(video_frames, "animated.mp4", fps=8)
```

### 2B वेरिएंट के साथ तेज जनरेशन

```python
from diffusers import CogVideoXPipeline
import torch

pipe = CogVideoXPipeline.from_pretrained(
    "THUDM/CogVideoX-2b",
    torch_dtype=torch.float16,
)
pipe.to("cuda")
pipe.vae.enable_tiling()

frames = pipe(
    prompt="खिलते हुए चेरी ब्लॉसम पेड़ का टाइमलैप्स",
    num_frames=49,
    guidance_scale=6.0,
    num_inference_steps=30,       # कम कदम → तेज़
).frames[0]
```

## Clore.ai उपयोगकर्ताओं के लिए सुझाव

1. **VAE टाइलिंग सक्षम करें** — बिना `pipe.vae.enable_tiling()` 3D VAE डिकोड के दौरान 24 GB कार्ड पर OOM होगा।
2. **उपयोग करें `enable_model_cpu_offload()`** — आइडल मॉड्यूल्स को स्वचालित रूप से RAM में स्थानांतरित करता है; दीवार-समय में \~10% जोड़ता है पर 4+ GB पीक VRAM बचाता है।
3. **5B के लिए bf16, 2B के लिए fp16** — 5B चेकपॉइंट bf16 में प्रशिक्षित था; fp16 का उपयोग NaN आउटपुट पैदा कर सकता है।
4. **मॉडल्स को बनी हुई रखें** — Clore.ai का पर्सिस्टेंट वॉल्यूम माउंट करें ताकि `/models` और सेट करें `HF_HOME=/models/hf` ताकि वेट्स कंटेनर रिस्टार्ट्स में भी बचें।
5. **रात भर बैच करें** — लंबे प्रॉम्प्ट सूचियों को एक साधारण Python लूप में कतारबद्ध करें; Clore.ai की बिलिंग प्रति-घंटा होती है, इसलिए GPU को संतृप्त करें।
6. **SSH + tmux** — के अंदर जनरेशन चलाएँ `tmux` ताकि एक टूटती कनेक्शन प्रक्रिया को न मार दे।
7. **सही GPU चुनें** — Clore.ai मार्केटप्लेस में ≥24 GB VRAM कार्ड फ़िल्टर करें; सबसे सस्ता उपलब्ध RTX 3090 / 4090 खोजने के लिए कीमत के अनुसार सॉर्ट करें।

## समस्याओं का निवारण

| समस्या                                | समाधान                                                                                                               |
| ------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| `OutOfMemoryError` VAE डिकोड के दौरान | कॉल करें `pipe.vae.enable_tiling()` इन्फेरेंस से पहले                                                                |
| 5B के साथ NaN / काले फ्रेम            | स्विच करें `torch.bfloat16`; 5B वेरिएंट के लिए fp16 समर्थित नहीं है                                                  |
| `ImportError: imageio`                | `pip install imageio[ffmpeg]` — MP4 एक्सपोर्ट के लिए ffmpeg प्लगइन आवश्यक है                                         |
| पहला रन बहुत धीमा                     | मॉडल डाउनलोड \~20 GB है; बाद के रन कैश्ड वेट्स का उपयोग करते हैं                                                     |
| CUDA संस्करण mismatch                 | सुनिश्चित करें कि PyTorch CUDA संस्करण ड्राइवर से मेल खाता है: `python -c "import torch; print(torch.version.cuda)"` |
| बिगड़ी हुई गति / फ्लिकरिंग            | बढ़ाएँ `num_inference_steps` 50 तक; कम `guidance_scale` 5.0 तक                                                       |
| डाउनलोड के बीच में कंटेनर बंद हुआ     | सेट करें `HF_HOME` एक पर्सिस्टेंट वॉल्यूम पर सेट करें और रिस्टार्ट करें — आंशिक डाउनलोड स्वतः पुन: आरंभ होते हैं     |


---

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