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本项目提出了ContentV框架，通过三项关键创新高效加速基于DiT的视频生成模型训练：

• 极简架构设计，最大化复用预训练图像生成模型进行视频合成
• 系统化的多阶段训练策略，利用流匹配技术提升效率
• 经济高效的人类反馈强化学习框架，无需额外人工标注即可提升生成质量

我们开源的80亿参数模型（基于Stable Diffusion 3.5 Large和Wan-VAE）仅用4周时间在256×64GB NPU上训练，就取得了VBench评测85.14分的业界最佳成绩。

⚡ 快速开始

推荐PyTorch版本

• GPU版本：torch >= 2.3.1 (CUDA >= 12.2)
• NPU版本：torch和torch-npu >= 2.1.0 (CANN >= 8.0.RC2)。请参考昇腾PyTorch扩展安装torch-npu。

安装步骤

git clone https://github.com/bytedance/ContentV.git
cd ContentV
pip3 install -r requirements.txt

文生视频

## For GPU
python3 demo.py
## For NPU
USE_ASCEND_NPU=1 python3 demo.py

24GB消费级显卡可以使用，建议开启model offload。

📊 VBench

Model	Total Score	Quality Score	Semantic Score	Human Action	Scene	Dynamic Degree	Multiple Objects	Appear. Style
Wan2.1-14B	86.22	86.67	84.44	99.20	61.24	94.26	86.59	21.59
ContentV (Long)	85.14	86.64	79.12	96.80	57.38	83.05	71.41	23.02
Goku†	84.85	85.60	81.87	97.60	57.08	76.11	79.48	23.08
Open-Sora 2.0	84.34	85.40	80.12	95.40	52.71	71.39	77.72	22.98
Sora†	84.28	85.51	79.35	98.20	56.95	79.91	70.85	24.76
ContentV (Short)	84.11	86.23	75.61	89.60	44.02	79.26	74.58	21.21
EasyAnimate 5.1	83.42	85.03	77.01	95.60	54.31	57.15	66.85	23.06
Kling 1.6†	83.40	85.00	76.99	96.20	55.57	62.22	63.99	20.75
HunyuanVideo	83.24	85.09	75.82	94.40	53.88	70.83	68.55	19.80
CogVideoX-5B	81.61	82.75	77.04	99.40	53.20	70.97	62.11	24.91
Pika-1.0†	80.69	82.92	71.77	86.20	49.83	47.50	43.08	22.26
VideoCrafter-2.0	80.44	82.20	73.42	95.00	55.29	42.50	40.66	25.13
AnimateDiff-V2	80.27	82.90	69.75	92.60	50.19	40.83	36.88	22.42
OpenSora 1.2	79.23	80.71	73.30	85.80	42.47	47.22	58.41	23.89

❤️ 感谢

• Stable Diffusion 3.5 Large
• Wan2.1
• Diffusers
• HuggingFace