VACE 使用指南

• VACE 使用指南
  • 版本说明
    • 参考实现
  • 任务支持列表
  • 环境安装
    • 仓库拉取
    • 环境搭建
    • Decord搭建
  • 权重下载及转换
    • 权重下载
    • 权重转换
  • 预训练
    • 数据预处理
    • 特征提取
      • 准备工作
      • 参数配置
      • 启动特征提取
    • 训练
      • 准备工作
      • 参数配置
      • 启动训练
  • 推理
    • 参数配置
    • 准备工作
    • 启动推理
  • 环境变量声明

版本说明

参考实现

【数据处理】

uel=https://github.com/ali-vilab/VACE
commit_id=0897c6d

【训练】

url=https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git
commit_id=8332ece

修改了DiffSynth-Studio中的部分超参数：

参数	DiffSynth-Studio	MindSpeed-MM
lr	1e-4	5e-5
weight_decay	0.01	0.1
adam-beta2	0.999	0.95
adam-eps	1e-8	1e-5

实验验证表明，DiffSynth-Studio的原始参数配置在GPU/NPU长跑时均会引发Loss尖刺。修改后的参数设置解决了此问题：其中lr和weight_decay采用VACE论文的设置，adam-beta2和adam-eps根据实验效果进行经验性调整。该配置方案可供参考。

任务支持列表

模型大小	预训练	推理
Wan2.1-VACE-1.3B	✔	✔
Wan2.1-VACE-14B	✔	✔
Wan2.2-VACE-A14B	✔	✔

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 2.3.0 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 ../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、torch_npu及apex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
# apex for Ascend 参考 https://gitcode.com/Ascend/apex
# 建议从原仓编译安装 

# 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/cann/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 93c45456c7044bacddebc5072316c01006c938f9
pip install -r requirements.txt 
pip install -e .
cd ..

# 安装其余依赖库
pip install -e .

# 源码安装Diffusers
pip install diffusers==0.33.1

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

---

权重下载及转换

权重下载

模型	Hugging Face下载链接
Wan2.1-VACE-1.3B	https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-VACE-1.3B
Wan2.1-VACE-14B	https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-VACE-14B
Wan2.2-VACE-A14B	https://huggingface.co/alibaba-pai/Wan2.2-VACE-Fun-A14B

目前MM仓只支持Diffusers格式的VAE和TextEncoder，因此需要额外下载Wan2.1-VACE-1.3B-diffusers的VAE和TextEncoder来使用

权重转换

VACE模型需要对下载后的权重进行权重转换，运行权重转换脚本：

# Wan2.1-VACE
mm-convert VACEConverter hf_to_mm \
 --cfg.source_path <./weights/Wan-AI/Wan2.1-VACE-{model_type}/> \
 --cfg.target_path <./weights/Wam-AI/Wan2.1-VACE-{model_type}/> \
 --cfg.target_parallel_config.pp_layers <pp_layers>

# Wan2.2-VACE
mm-convert VACEConverter hf_to_mm \
 --cfg.source_path <./weights/alibaba-pai/Wan2.2-VACE-Fun-A14B/{{high/low}_noise_model}/> \
 --cfg.target_path <./weights/alibaba-pai/Wan2.2-VACE-Fun-A14B/{{high/low}_noise_model}/> \
 --cfg.target_parallel_config.pp_layers <pp_layers>

权重转换脚本的参数说明如下：

参数	含义	默认值
--cfg.source_path	原始权重路径	/
--cfg.target_path	转换或切分后权重保存路径	/
--pp_layers	PP/VPP层数	开启PP时, 使用PP和VPP需要指定各stage的层数并转换, 默认为[]，即不使用

VACE模型如需转回Hugging Face格式，需运行权重转换脚本：

# Wan2.1-VACE
mm-convert VACEConverter mm_to_hf \
 --cfg.source_path <path for your saved weight/> \
 --cfg.target_path <./converted_weights/Wan-AI/Wan2.1-VACE-{model_type}/post_train.pt/>

# Wan2.2-VACE
mm-convert VACEConverter mm_to_hf \
 --cfg.source_path <path for your saved weight/> \
 --cfg.target_path <./converted_weights/alibaba-pai/Wan2.2-VACE-Fun-A14B/{{high/low}_noise_model}/post_train.pt/>

权重转换脚本的参数说明如下：

参数	含义	默认值
--cfg.source_path	MindSpeed MM保存的权重路径	/
--cfg.target_path	转换后的Hugging Face权重路径	/

---

预训练

数据预处理

将数据处理成如下格式

</dataset>
  ├──data.json
  ├──videos
  │  ├──video0001.mp4
  │  ├──video0002.mp4
  ├──src_videos
  │  ├──src_video0001.mp4
  │  ├──src_video0002.mp4
  ├──src_ref_images
  │  ├──src_ref_images0001_1.jpg
  │  ├──src_ref_images0001_2.jpg
  │  ├──src_ref_images0002_1.jpg
  ├──src_video_mask
  │  ├──src_video_mask0001.mp4
  │  ├──src_video_mask0002.mp4

其中，videos/下存放视频，src_videos/和src_video_mask/下存放被编辑的视频和掩码，src_ref_images/下存放图片。data.json中包含该数据集中所有的图像-视频-文本对信息，其中src_video，src_ref_images，src_video_mask可以为null，具体示例如下：

[
    {
        "video": "videos/video0001.mp4",
        "cap": "Video discrimination1.",
        "src_video": "src_videos/src_video0001.mp4",
        "src_ref_images": ["src_ref_images/src_ref_images0001_1.jpg","src_ref_images/src_ref_images0001_2.jpg"],
        "src_video_mask": "src_video_mask/src_video_mask0001.mp4"
    },
    {
        "video": "videos/video0002.mp4",
        "cap": "Video discrimination2.",
        "src_video": "src_videos/src_video0002.mp4",
        "src_ref_images": ["src_ref_images/src_ref_images0002_1.jpg"],
        "src_video_mask": "src_video_mask/src_video_mask0002.mp4"
    },
    ......
]

修改examples/vace/feature_extract/data.txt文件，其中每一行表示一个数据集，第一个参数表示数据文件夹的路径，第二个参数表示data.json文件的路径，用,分隔

特征提取

准备工作

在开始之前，请确认环境准备、模型权重和数据集预处理已经完成

参数配置

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

配置文件	修改字段	修改说明
examples/vace/feature_extract/data.json	num_frames	最大的帧数，超过则选取其中的num_frames帧
examples/vace/feature_extract/data.json	max_hxw	最大的分辨率，超过会将视频裁剪压缩到该分辨率
examples/vace/feature_extract/data.json	from_pretrained	修改为下载的tokenizer的权重所对应的路径
examples/vace/feature_extract/feature_extraction.sh	NPUS_PER_NODE	卡数
examples/vace/feature_extract/model.json	from_pretrained	修改为下载的权重所对应路径（包括vae, text_encoder）
mindspeed_mm/tools/tools.json	save_path	提取后的特征保存路径

启动特征提取

bash examples/vace/feature_extract/feature_extraction.sh

训练

准备工作

在开始之前，请确认环境准备、模型权重下载、特征提取已完成。

参数配置

检查模型权重路径、并行参数配置等是否完成

配置文件	修改字段	修改说明
examples/vace/{model_type}/feature_data.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/vace/{model_type}/pretrain_fsdp.sh	NPUS_PER_NODE	每个节点的卡数
examples/vace/{model_type}/pretrain_fsdp.sh	NNODES	节点数量
examples/vace/{model_type}/pretrain_fsdp.sh	SAVE_PATH	训练过程中保存的权重路径
examples/vace/{model_type}/pretrain_model.json	predictor.from_pretrained	权重转换后的预训练/训练后权重路径

【并行化配置参数说明】：

• fsdp2

  • 使用场景：在模型参数规模较大时，可以通过开启fsdp2降低静态内存。

  • 使能方式：examples/vace/{model_type}/pretrain_fsdp.sh的GPT_ARGS中加入--use-torch-fsdp2，--fsdp2-config-path ${fsdp2_config}，--untie-embeddings-and-output-weights以及--ckpt-format torch_dcp，其中fsdp2_config配置请参考：FSDP2说明

  • 训练权重后处理：使用该特性训练时，保存的权重需要使用下面的转换脚本进行后处理才能再次训练或者用于推理：

    # 训练结束后保存的权重路径
    save_path="./vace_weight_save"
    iter_dir="$save_path/iter_$(printf "%07d" $(cat $save_path/latest_checkpointed_iteration.txt))"
    # 权重转换的目标路径
    convert_dir="./dcp_to_torch"
    mkdir -p $convert_dir/release/mp_rank_00
    cp $save_path/latest_checkpointed_iteration.txt $convert_dir/
    echo "release" > $convert_dir/latest_checkpointed_iteration.txt
    python -m torch.distributed.checkpoint.format_utils dcp_to_torch "$iter_dir" "$convert_dir/release/mp_rank_00/model_optim_rng.pt"
    

启动训练

bash examples/vace/{model_type}/pretrain_fsdp.sh

推理

参数配置

配置文件	修改字段	修改说明
examples/vace/inference/inference_wan{2.1/2.2}_{model_type}.json	model	修改为权重所对应路径（包括vae、tokenizer、text_encoder、transformer）
examples/vace/inference/inference_wan{2.1/2.2}_{model_type}.json	video_path	推理任务需要使用的视频路径
examples/vace/inference/inference_wan{2.1/2.2}_{model_type}.json	image_path	推理任务需要使用的图像路径
examples/vace/inference/inference_wan{2.1/2.2}_{model_type}.json	output_path	生成视频的保存路径

1. model_paths中的vae和text_encoder需要使用非diffusers版的huggingface权重
2. model_paths中的transformer如果想使用训练中保存的权重，需要提前运行权重转换脚本mm-convert VACEConverter mm_to_hf将MM格式权重转换为Hugging Face格式

准备工作

1. 【下载DiffSynth-Studio】

cd examples/vace
git clone https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git
cd DiffSynth-Studio
git checkout 8332ece
cp ../inference/Wan-VACE-Inference.py examples/wanvideo/model_inference

2. 【npu适配】

vim diffsynth/utils/__init__.py

将131行的torch.cuda.mem_get_info(self.device)[1] / (1024 ** 3) 改为torch.npu.mem_get_info()[1] / (1024 ** 3)

vim diffsynth/vram_management/layers.py

将16行的torch.cuda.mem_get_info(self.computation_device) 改为torch.npu.mem_get_info()

启动推理

source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh
python examples/wanvideo/model_inference/Wan-VACE-Inference.py ../inference/inference_wan{2.1/2.2}_{model_type}.json

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）