cogstudio - GitLite

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cogstudio

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파일 탐색기

최종 버전 다운로드 (.zip)

_ENVIRONMENT
btns.png
cogstudio.py
extendvid.gif
frameselect.gif
icon.png
img2vid.gif
install.js
link.js
pinokio.js
pinokio_meta.json
README.md
requirements.txt
reset.js
start.js
torch.js
txt2vid.png
update.js
vid2vid.gif

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/pinokiofactory/cogstudio

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd cogstudio

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천

사전 준비물

Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.

pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install moviepy==2.0.0.dev2

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

python -m venv env

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install moviepy==2.0.0.dev2

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

// repository documentation

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# Cogstudio

[NVIDIA Only] Advanced Web UI for CogVideo: https://github.com/THUDM/CogVideo

![img2vid.gif](https://raw.githubusercontent.com/pinokiofactory/cogstudio/main/img2vid.gif)

An advanced gradio web ui for generating and editing videos with CogVideo. Supports:

1. **Text-to-video:** Enter prompt to generate videos
2. **Video-to-video:** Video + Prompt => New video
3. **Image-to-video:** Generate a video from a start image
4. **Extend-video:** Take any video and extend it using the last frame
5. **Tab-based Workflow:** Generate videos and send them to **video-to-video** or **extend-video** with one click

# How it works

Cogstudio is a single file gradio application [cogstudio.py](cogstudio.py) that uses the latest version of CogVideo.

Because it's minimal and blends into the cogvideo repo (instead of existing as a fork), it should take advantage of all the future updates of CogVideo while using the advanced UI.

# Features

## 1. Text to Video

Enter prompt to generate videos

![txt2vid.png](https://raw.githubusercontent.com/pinokiofactory/cogstudio/main/txt2vid.png)

## 2. Video to Video

Upload a video and enter a prompt to transform the video into another video.

![vid2vid.gif](https://raw.githubusercontent.com/pinokiofactory/cogstudio/main/vid2vid.gif)

## 3. Image to Video

Upload a start image and a prompt, and generate a video from the image

![img2vid.gif](https://raw.githubusercontent.com/pinokiofactory/cogstudio/main/img2vid.gif)

## 4. Extend Video

Upload a video, select a frame to continue the video from, and generate an extended video.

> You can keep extending the generated video to infinity and generate a very long video this way.

![extendvid.gif](https://raw.githubusercontent.com/pinokiofactory/cogstudio/main/extendvid.gif)

Also, it's not just about extending from the end, you can use the slider interface to select precisely which point to continue the generation from.

![frameselect.gif](https://raw.githubusercontent.com/pinokiofactory/cogstudio/main/frameselect.gif)

## 5. Seamless Workflow

Once you generate a video, you can send it to:

1. video to video
2. extend video

tabs to add more editing, for example transforming the generated video, or taking the generated video and extending it to make it longer.

![btns.png](https://raw.githubusercontent.com/pinokiofactory/cogstudio/main/btns.png)

# Install

## 1. One Click Install

[Recommended] Use https://pinokio.computer to install this repo with one click.

## 2. Manual Install

First clone the Cogvideo repo:

```
git clone https://github.com/THUDM/CogVideo
```

Next copy the [cogstudio.py](cogstudio.py) under the `CogVideo/inference/gradio_composite_demo` folder.

Go into the CogVideo folder and create a venv:

```
cd CogVideo/inference/gradio_composite_demo
python -m venv env
```

Activate the venv.

If you're on Linux:

```
source env/bin/activate
```

Or if you're on Windows:

```
env\Scripts\activate
```

Install the CogVideo gradio dependencies into the venv

```
pip install -r requirements.txt
```

Install PyTorch for CUDA:

```
pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
```

One more thing you need to do is use the latest version of moviepy:

```
pip install moviepy==2.0.0.dev2
```

Now start the app:

```
python cogstudio.py
```

That's all!