huggingface / huggingface/diffusers
Meituan Longcat Video
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- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 34.5k
- Forks
- 7.3k
- Ø Merge
- 3 T. 3 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 91
Beschreibung
Model/Pipeline/Scheduler description
https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Video
https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
https://meituan-longcat.github.io/LongCat-Video/
Video generation model. Supports T2V, I2V and video continuation
Open source status
- The model implementation is available.
- The model weights are available (Only relevant if addition is not a scheduler).
Provide useful links for the implementation
https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Video
https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Video
Beitragsleitfaden
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne mit der im Issue verlinkten LongCat-Video-Implementierung und Modelldokumentation und vergleiche anschließend deren T2V-, I2V- und Video-Continuation-Funktionen mit bestehenden diffusers-Integrationen. Erledigt bedeutet, dass das Modell in die unterstützten Workflows integriert ist und eine entsprechende Abdeckung vorhanden ist; im Issue werden keine spezifischen Repository-Dateien oder Tests genannt.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- machine-learning
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 4/5
- Geschätzter Aufwand
- 3-5 Tage
- Aktivitätsstatus
- Ruhig
- Klarheit
- Größtenteils klar
- Anfängerfreundlichkeit
- 45/100