make-a-video-pytorch

环境要求

• Python 环境（可用 pip 安装）
• 已安装 PyTorch（代码示例中 import torch）
• 能联网访问 PyPI 以安装包

安装与启动步骤

1. 1安装依赖库

   用 pip 从 PyPI 安装 make-a-video-pytorch 包，README 提供的就是这一条安装命令。

   pip install make-a-video-pytorch

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2. 2导入所需模块

   在 Python 脚本中导入 PseudoConv3d 与 SpatioTemporalAttention 两个模块，并导入 torch。

   import torch
   from make_a_video_pytorch import PseudoConv3d, SpatioTemporalAttention

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3. 3初始化两个模块

   按 README 示例设置 dim=256、kernel_size=3；注意力模块设置 dim_head=64、heads=8。

   conv = PseudoConv3d(dim=256, kernel_size=3)
   attn = SpatioTemporalAttention(dim=256, dim_head=64, heads=8)

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4. 4输入视频特征测试

   构造形状 (batch, features, frames, height, width) 的张量，分别前向得到卷积与注意力输出。

   video = torch.randn(1, 256, 8, 16, 16)
   conv_out = conv(video)
   attn_out = attn(video)

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5. 5用图像特征测试

   传入 4 维图像张量时，时间维卷积与注意力会被自动跳过，可直接用于 2D Unet 预训练。

   images = torch.randn(1, 256, 16, 16)
   conv_out = conv(images)
   attn_out = attn(images)

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关键配置

如何确认成功

运行示例代码不报错，conv_out 与 attn_out 形状分别为 (1,256,8,16,16)（视频）或 (1,256,16,16)（图像）。

常见问题

注意事项

• 项目 README 标注为 wip（开发中），API 可能变动
• README 未给出训练脚本、权重或推理端到端命令
• PseudoConv3d 与 SpatioTemporalAttention 只是构建视频生成模型的组件，不代表完整 Make-A-Video 复现