StepVideo 使用指南

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    • 配置参数
    • 启动推理
  • Dpo训练
    • 环境准备
    • 生成视频样本
    • 生成偏好数据集
    • 训练参数配置
    • 启动dpo训练
  • 环境变量声明

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支持任务列表

支持以下模型任务类型

模型	任务类型	任务列表	是否支持
StepVideo	t2v	预训练	✔
StepVideo	t2v	在线推理	✔
StepVideo	i2v	预训练	✔
StepVideo	i2v	在线推理	✔

环境安装

【模型开发时推荐使用配套的环境版本】

请参考安装指南

仓库拉取

git clone --branch 2.2.0 https://gitcode.com/Ascend/MindSpeed-MM.git 
git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM.git
cd Megatron-LM
git checkout core_v0.12.1
cp -r megatron ../MindSpeed-MM/
cd ..
cd MindSpeed-MM

环境搭建

# python3.10
conda create -n test python=3.10
conda activate test

# 安装 torch 和 torch_npu，注意要选择对应python版本、x86或arm的torch及torch_npu包
pip install torch-2.7.1-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip install torch_npu-2.7.1*-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl



# 将shell脚本中的环境变量路径修改为真实路径，下面为参考路径
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh 

# 安装加速库
git clone https://gitcode.com/Ascend/MindSpeed.git
cd MindSpeed
# checkout commit from MindSpeed core_r0.12.1
git checkout 5176c6f5f133111e55a404d82bd2dc14a809a6ab
pip install -r requirements.txt 
pip install -e .
cd ..

# 安装其余依赖库
pip install -e .

Decord搭建

【X86版安装】

pip install decord==0.6.0

【ARM版安装】

apt方式安装请参考链接

yum方式安装请参考脚本

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权重下载及转换

权重下载

StepVideo t2v权重下载(需要下载 VAE、transformer、text_encoder、tokenizer)

StepVideo-t2v下载链接

StepVideo i2v权重下载(需要下载 VAE、transformer、text_encoder、tokenizer)

StepVideo-i2v下载链接

预训练/推理权重结构如下：

   stepvideo-ti2v/t2v
   ├── hunyuan_clip
   │   ├── clip_text_encoder
   │   │   ├── config.json
   │   │   └── pytorch_model.bin
   │   ├── tokenizer
   │   │   ├── special_tokens_map.json
   │   │   ├── tokenizer_config.json
   │   │   ├── vocab.txt
   │   │   └── vocab_org.txt
   ├── step_llm
   │   ├── config.json
   │   ├── model-00001-of-00009.safetensors
   │   ├── model-00002-of-00009.safetensors
   │   ├── ...
   │   ├── model-00009-of-00009.safetensors
   │   ├── model.safetensors.index.json
   │   └── step1_chat_tokenizer.model 
   ├── transformer
   │   ├── config.json
   │   ├── diffusion_pytorch_model-00001-of-00006.safetensors
   │   ├── diffusion_pytorch_model-00002-of-00006.safetensors
   │   ├── ...
   │   ├── diffusion_pytorch_model-00006-of-00006.safetensors
   │   └── diffusion_pytorch_model.safetensors.index.json
   └── vae
       ├── vae.safetensors
       └── vae_v2.safetensors

权重转换

权重转换source_path参数请配置transformer权重文件的路径：

mm-convert StepVideoConverter hf_to_mm \
  --cfg.source_path <your source path> \
  --cfg.target_path <your target path> \
  --cfg.target_parallel_config.tp_size <tp_size> \
  --cfg.target_parallel_config.pp_layers <pp_layers> \

其中tp_size表示TP切分数，pp_layers表示pp切分后每个stage的层数，如48表示不切分，[24,24]表示PP=2，每个PP stage 24层。

转换后的权重结构如下：

TP=1,PP=1时：

StepVideo-Converted
├── release
│   └──mp_rank_00
│      └──model_optim_rng.pt
└──latest_ckeckpointed_iterations.txt

TP=2,PP=1, TP>2的情况依此类推：

StepVideo-Converted
├── release
│   ├──mp_rank_00
│   │    └──model_optim_rng.pt
│   └──mp_rank_01
│      └──model_optim_rng.pt
└──latest_ckeckpointed_iterations.txt

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数据集准备及处理

数据集格式应该如下：

.
├── data.jsonl
├── labels
│   ├── 1.txt
│   ├── 2.txt
│   ├── ...
└── videos
    ├── 1.mp4
    ├── 2.mp4
    ├── ...

每个 txt 与视频同名，为视频的标签。视频与标签应该一一对应。

data.jsonl文件内容如下示例：

{"file": "dataPath/1.mp4", "captions": "Content from 1.txt"}
{...}
...

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预训练

准备工作

配置脚本前需要完成前置准备工作，包括：环境安装、权重下载及转换、数据集准备及处理，详情可查看对应章节。

特征提取

1.配置特征提取参数

检查模型权重路径、数据集路径、提取后的特征保存路径等配置是否完成

t2v配置文件	修改字段	修改说明
examples/stepvideo/feature_extract/data.json	basic_parameters	数据集路径，data_path和data_folder分别配置data.jsonl的文件路径和目录
examples/stepvideo/feature_extract/data.json	num_frames	最大的帧数，超过则随机选取其中的num_frames帧, 其中i2v配置102,t2v配置136
examples/stepvideo/feature_extract/data.json	tokenizer_config	tokenizer分词器选择，配置两种分词器的路径"from_pretrained": "/model_path/step_llm/step1_chat_tokenizer.model" 及"from_pretrained": "/model_path/hunyuan_clip/tokenizer"
examples/stepvideo/feature_extract/model_stepvideo.json	text_encoder	配置两种文本编译器路径"from_pretrained": "./weights/step_llm/"及"from_pretrained": "./weights/hunyuan_clip/clip_text_encoder"
examples/stepvideo/feature_extract/model_stepvideo.json	ae	配置VAE模型路径"from_pretrained": "./weights/vae/vae_v2.safetensors"
mindspeed_mm/tools/tools.json	save_path	提取后的特征保存路径

i2v配置文件	修改字段	修改说明
examples/stepvideo/feature_extract/data_i2v.json	basic_parameters	数据集路径，data_path和data_folder分别配置data.jsonl的文件路径和目录
examples/stepvideo/feature_extract/data_i2v.json	num_frames	最大的帧数，超过则随机选取其中的num_frames帧, 其中i2v配置102,t2v配置136
examples/stepvideo/feature_extract/data_i2v.json	tokenizer_config	tokenizer分词器选择，配置两种分词器的路径"from_pretrained": "/model_path/step_llm/step1_chat_tokenizer.model" 及"from_pretrained": "/model_path/hunyuan_clip/tokenizer"
examples/stepvideo/feature_extract/model_stepvideo_i2v.json	text_encoder	配置两种文本编译器路径"from_pretrained": "./weights/step_llm/"及"from_pretrained": "./weights/hunyuan_clip/clip_text_encoder"
examples/stepvideo/feature_extract/model_stepvideo_i2v.json	ae	配置VAE模型路径"from_pretrained": "./weights/vae/vae_v2.safetensors"
mindspeed_mm/tools/tools.json	save_path	提取后的特征保存路径

2.启动特征提取

t2v执行命令

bash examples/stepvideo/feature_extract/feature_extraction.sh

i2v执行命令

bash examples/stepvideo/feature_extract/feature_extraction_i2v.sh

配置参数

stepvideo训练阶段的启动文件为shell脚本，主要分为如下2个：

I2V	T2V
pretrain_i2v.sh	pretrain_t2v.sh

模型参数的配置文件如下：

I2V	T2V
pretrain_i2v_model.json	pretrain_t2v_model.json

以及涉及训练数据集的data_static_resolution.json文件

默认的配置已经经过测试，用户可按照自身环境修改如下内容：

配置文件	修改字段	修改说明
examples/stepvideo/{task_name}/data_static_resolution.json	basic_parameters	数据集路径，data_path和data_folder分别配置提取后的特征的文件路径和目录
examples/stepvideo/{task_name}/pretrain_*.sh	NPUS_PER_NODE	每个节点的卡数
examples/stepvideo/{task_name}/pretrain_*.sh	NNODES	节点数量
examples/stepvideo/{task_name}/pretrain_*.sh	LOAD_PATH	权重转换后的预训练权重路径
examples/stepvideo/{task_name}/pretrain_*.sh	SAVE_PATH	训练过程中保存的权重路径
examples/stepvideo/{task_name}/pretrain_*.sh	TP	训练时的TP size（建议根据训练时设定的分辨率调整）
examples/stepvideo/{task_name}/pretrain_*.sh	CP	训练时的CP size（建议根据训练时设定的分辨率调整）

【并行化配置参数说明】：

当调整模型参数或者视频序列长度时，需要根据实际情况启用以下并行策略，并通过调试确定最优并行策略。

• CP: 序列并行，当前支持Ulysess序列并行。

  • 使用场景：在视频序列（分辨率X帧数）较大时，可以开启来降低内存占用。

  • 使能方式：在启动脚本中设置 CP > 1，如：CP=2；

  • 限制条件：num_attention_heads 数量需要能够被TP*CP整除（在exmaples/stepvideo/{task_name}/pretrain_xx_model.json中配置，默认为48）

• TP: 张量模型并行

  • 使用场景：模型参数规模较大时，单卡上无法承载完整的模型，通过开启TP可以降低静态内存和运行时内存。

  • 使能方式：在启动脚本中设置 TP > 1，如：TP=8

  • 限制条件：num_attention_heads 数量需要能够被TP*CP整除（在exmaples/stepvideo/{task_name}/pretrain_xx_model.json中配置，默认为48）

启动预训练

t2v 启动预训练

bash examples/stepvideo/t2v/pretrain_t2v.sh

i2v 启动预训练

bash examples/stepvideo/i2v/pretrain_i2v.sh

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推理

准备工作

在开始之前，请确认环境准备、模型权重下载已完成

配置参数

StepVideo推理启动文件为shell脚本，主要分为如下2个：

I2V	T2V
inference_i2v.sh	inference_t2v.sh

模型参数的配置文件如下：

I2V	T2V
inference_i2v_model.json	inference_t2v_model.json

1. 权重配置

需根据实际任务情况在启动脚本文件（如inference_i2v.sh）中的LOAD_PATH="your_converted_dit_ckpt_dir"变量中添加转换后的权重的实际路径(注意推理默认配置tp=4)，如LOAD_PATH="./StepVideo-Converted",其中./StepVideo-Converted为转换后的权重的实际路径，其文件夹内容结构如权重转换一节所示。LOAD_PATH变量中填写的完整路径一定要正确，填写错误的话会导致权重无法加载但运行并不会提示报错。

2. VAE及T5模型路径配置

根据实际情况修改模型参数配置文件，如inference_i2v_model.json文件中text_encoder字段配置两种文本编译器路径"from_pretrained": "./weights/step_llm/"及"from_pretrained": "./weights/hunyuan_clip/clip_text_encoder"，ae字段配置VAE模型路径"from_pretrained": "./weights/vae/vae_v2.safetensors"

在tokenizer字段配置两种分词器路径"from_pretrained": "/model_path/step_llm/step1_chat_tokenizer.model",及"from_pretrained": "/model_path/hunyuan_clip/tokenizer"

3. prompts配置

t2v prompts配置文件	修改字段	修改说明
examples/stepvideo/t2v/samples_prompts.txt	文件内容	自定义prompt

i2v prompts配置文件	修改字段	修改说明
examples/stepvideo/i2v/samples_i2v_images.txt	文件内容	图片路径
examples/stepvideo/i2v/samples_i2v_prompts.txt	文件内容	自定义prompt

如果使用训练后保存的权重进行推理，需要使用脚本进行转换，权重转换source_path参数请配置训练时的保存路径

mm-convert StepVideoConverter resplit \
  --cfg.source_path <your source path> \
  --cfg.target_path <your source path> \

启动推理

t2v 启动推理脚本

bash examples/stepvideo/t2v/inference_t2v.sh

i2v 启动推理脚本

bash examples/stepvideo/i2v/inference_i2v.sh

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Dpo训练

目前仅以t2v穿刺dpo基础训练，更多功能待后续完善。

环境准备

1. 参考docs/features/vbench-evaluate.md中的环境安装指导完成vbench及依赖三方件的安装
2. 将VBench的 t2v json 下载到MM代码根路径"./vbench/VBench_full_info.json"

生成视频样本

1. 修改推理配置文件：

参数配置文件	修改字段	修改说明
examples/stepvideo/{task_name}/inference_*_model.json	from_pretrained	修改为下载的权重所对应路径（包括VAE、Text Encoder）
examples/stepvideo/{task_name}/inference_*_model.json	num_inference_videos_per_sample	每个prompt生成的视频样本数量，建议至少大于2
examples/stepvideo/{task_name}/inference_*_model.json	save_path	生成视频的保存路径
examples/stepvideo/{task_name}/inference_*.sh	LOAD_PATH	转换之后的transform部分权重路径

t2v prompts配置文件	修改字段	修改说明
examples/stepvideo/t2v/samples_prompts.txt	文件内容	自定义prompt

2. 启动推理流程生成视频样本：

bash examples/stepvideo/{task_name}/inference_{task_name}.sh

3. 删除视频样本保存路径下的video_grid.mp4，最终视频样本数量为：prompt条数 * $num_inference_videos_per_sample

生成偏好数据集

执行如下命令，为生成的视频样本打分，并生成偏好数据文件

python examples/stepvideo/histgram_generator.py --prompt_file <prompt文件路径> --videos_path <视频样本路径> --num_inference_videos_per_sample <每个prompt生成的视频样本数量>

生成偏好数据集脚本的参数说明如下：

参数	含义	如何配置
--prompt_file	prompt文件路径	与生成视频样本时，推理配置文件中的prompt字段值一致
--videos_path	视频样本路径	与生成视频样本时，推理配置文件中的save_path字段值一致
--num_inference_videos_per_sample	每个prompt生成的视频样本数量	与生成视频样本时，推理配置文件中的num_inference_videos_per_sample字段值一致

执行脚本后，会生成偏好数据集文件"data.jsonl"和评分概率直方图文件"video_score_histogram.json"，默认与视频样本目录平级

data.jsonl中包含成对的视频偏好数据和文本信息，具体示例如下：

[
    {
        "file": "video_0.mp4",
        "file_rejected": "video_2.mp4",
        "captions": "prompt1",
        "score": 0.646468401,
        "score_rejected": 0.5799660087
    },
    {
        "file": "video_4.mp4",
        "file_rejected": "video_5.mp4",
        "captions": "prompt2",
        "score": 0.7914018631,
        "score_rejected": 0.69968328357
    },
    ......
]

训练参数配置

在开始之前，请确认环境准备、模型权重准备、偏好数据准备已完成。

1. 权重配置

需根据实际任务情况在启动脚本文件（如posttrain_t2v_dpo.sh）中的LOAD_PATH="your_converted_dit_ckpt_dir"变量中添加转换后的权重的实际路径，如LOAD_PATH="./StepVideo-Converted",其中./StepVideo-Converted为转换后的权重的实际路径，其文件夹内容结构如权重转换一节所示。LOAD_PATH变量中填写的完整路径一定要正确，填写错误的话会导致权重无法加载但运行并不会提示报错。 根据需要填写SAVE_PATH变量中的路径，用以保存训练后的权重。

2. 偏好数据集路径配置

根据实际情况修改data_dpo.json中的偏好数据集路径，分别为"data_path":"/data_path/data.jsonl"替换为实际的data.jsonl所在路径,"data_folder":"/data_path/"替换"/data_path/"为实际的视频样本所在路径。

3. VAE及text_encoder、tokenizer路径配置

根据实际情况修改模型参数配置文件，如posttrain_*_model.json文件中text_encoder字段配置两种文本编译器路径"from_pretrained": "./weights/step_llm/"及"from_pretrained": "./weights/hunyuan_clip/clip_text_encoder"，ae字段配置VAE模型路径"from_pretrained": "./weights/vae/vae_v2.safetensors" data_dpo.json文件中tokenizer_config字段配置两种分词器路径"from_pretrained": "/model_path/step_llm/step1_chat_tokenizer.model" 及"from_pretrained": "/model_path/hunyuan_clip/tokenizer"

4. dpo参数配置

根据实际情况修改posttrain_t2v_model.json中的直方图文件路径，即将histgram_path的值配置为执行生成偏好数据集脚本后，生成的"video_score_histogram.json"文件路径

启动dpo训练

bash examples/stepvideo/{task_name}/posttrain_*_dpo.sh

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环境变量声明

环境变量	描述	取值说明
ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT	是否开启日志打印	0: 关闭日志打屏 1: 开启日志打屏
ASCEND_GLOBAL_LOG_LEVEL	设置应用类日志的日志级别及各模块日志级别，仅支持调试日志	0: 对应DEBUG级别 1: 对应INFO级别 2: 对应WARNING级别 3: 对应ERROR级别 4: 对应NULL级别，不输出日志
TASK_QUEUE_ENABLE	用于控制开启task_queue算子下发队列优化的等级	0: 关闭 1: 开启Level 1优化 2: 开启Level 2优化
COMBINED_ENABLE	设置combined标志。设置为0表示关闭此功能；设置为1表示开启，用于优化非连续两个算子组合类场景	0: 关闭 1: 开启
CPU_AFFINITY_CONF	控制CPU端算子任务的处理器亲和性，即设定任务绑核	设置0或未设置: 表示不启用绑核功能 1: 表示开启粗粒度绑核 2: 表示开启细粒度绑核
HCCL_CONNECT_TIMEOUT	用于限制不同设备之间socket建链过程的超时等待时间	需要配置为整数，取值范围[120,7200]，默认值为120，单位s
PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF	控制缓存分配器行为	expandable_segments:<value>: 使能内存池扩展段功能，即虚拟内存特征
HCCL_EXEC_TIMEOUT	控制设备间执行时同步等待的时间，在该配置时间内各设备进程等待其他设备执行通信同步	需要配置为整数，取值范围[68,17340]，默认值为1800，单位s
ACLNN_CACHE_LIMIT	配置单算子执行API在Host侧缓存的算子信息条目个数	需要配置为整数，取值范围[1, 10,000,000]，默认值为10000
TOKENIZERS_PARALLELISM	用于控制Hugging Face的transformers库中的分词器（tokenizer）在多线程环境下的行为	False: 禁用并行分词 True: 开启并行分词
MULTI_STREAM_MEMORY_REUSE	配置多流内存复用是否开启	0: 关闭多流内存复用 1: 开启多流内存复用
NPU_ASD_ENABLE	控制是否开启Ascend Extension for PyTorch的特征值检测功能	设置0或未设置: 关闭特征值检测 1: 表示开启特征值检测，只打印异常日志，不告警 2:开启特征值检测，并告警 3:开启特征值检测，并告警，同时会在device侧info级别日志中记录过程数据
ASCEND_LAUNCH_BLOCKING	控制算子执行时是否启动同步模式	0: 采用异步方式执行 1: 强制算子采用同步模式运行
NPUS_PER_NODE	配置一个计算节点上使用的NPU数量	整数值（如 1, 8 等）