LayerFlow

(★ 97)

[SIGGRAGH'25] Official repository of LayerFlow: A Unified Model for Layer-aware Video Generation

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최종 버전 다운로드 (.zip)

- - meta_test.json
- - .DS_Store
- - meta_test.json
- .DS_Store
- - arguments.cpython-310.pyc
  - base_model.cpython-310.pyc
  - data_utils.cpython-310.pyc
  - data_utils_test.cpython-310.pyc
  - data_video.cpython-310.pyc
  - deepspeed_test.cpython-310.pyc
  - deepspeed_training.cpython-310.pyc
  - deepspeed_training_test.cpython-310.pyc
  - diffusion_video.cpython-310.pyc
  - diffusion_video_1_9.cpython-310.pyc
  - diffusion_video_bg2fg.cpython-310.pyc
  - diffusion_video_old.cpython-310.pyc
  - diffusion_video_reb.cpython-310.pyc
  - diffusion_video_rgb.cpython-310.pyc
  - dit_video_concat.cpython-310.pyc
  - dit_video_concat_1_9.cpython-310.pyc
  - dit_video_concat_bg2fg.cpython-310.pyc
  - dit_video_concat_rgb.cpython-310.pyc
  - dit_video_concat_v2.cpython-310.pyc
  - layers.cpython-310.pyc
  - lora.cpython-310.pyc
  - lora2_my_new_r.cpython-310.pyc
  - model_io.cpython-310.pyc
  - transformer.cpython-310.pyc
  - transformer_defaults.cpython-310.pyc
- - cogvideox_2b_stage2_bg2fg_rgb.yaml
  - cogvideox_2b_stage2_bg2fg_rgba.yaml
  - cogvideox_2b_stage2_fg2bg_rgb.yaml
  - cogvideox_2b_stage2_fg2bg_rgba.yaml
  - cogvideox_2b_stage2_gen_rgb.yaml
  - cogvideox_2b_stage2_gen_rgba.yaml
  - cogvideox_2b_stage2_seg_rgb.yaml
  - cogvideox_2b_stage2_seg_rgba.yaml
  - sft_stage2_bg2fg_rgb_test.yaml
  - sft_stage2_bg2fg_rgba_test.yaml
  - sft_stage2_fg2bg_rgb_test.yaml
  - sft_stage2_fg2bg_rgba_test.yaml
  - sft_stage2_gen_rgb_test.yaml
  - sft_stage2_gen_rgba_test.yaml
  - sft_stage2_seg_rgb_test.yaml
  - sft_stage2_seg_rgba_test.yaml
- - __init__.py
  - lr_scheduler.py
  - util.py
  - webds.py
- - attention.py
  - autoencoder.py
  - cp_enc_dec.py
  - ema.py
  - regularizers.py
  - utils.py
- .DS_Store
- arguments.py
- base_model.py
- data_utils.py
- data_video.py
- deepspeed_test.py
- DeepSpeedEngine.py
- diffusion_video.py
- diffusion_video_rgb.py
- dit_video_concat.py
- dit_video_concat_rgb.py
- inference_stage2_bg2fg_rgb.sh
- inference_stage2_bg2fg_rgba.sh
- inference_stage2_fg2bg_rgb.sh
- inference_stage2_fg2bg_rgba.sh
- inference_stage2_gen_rgb.sh
- inference_stage2_gen_rgba.sh
- inference_stage2_seg_rgb.sh
- inference_stage2_seg_rgba.sh
- layers.py
- lora.py
- model_io.py
- sample_video.py
- sample_video_i2v.py
- test_video.py
- test_video_rgb.py
- transformer.py
- transformer_defaults.py
.gitignore
LICENSE
logo.png
output.txt
README.md
requirements.txt
teaser.png

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기

git clone https://github.com/SihuiJi/LayerFlow

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd LayerFlow

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천

사전 준비물

Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.

pip install torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

curl --proto '=https' --tlsv1.2 -sSf [https://sh.rustup.rs](https://sh.rustup.rs/) | sh

공식 설치 스크립트를 다운로드해서 바로 실행합니다. 이 한 줄로 필요한 게 자동으로 설치됩니다.

pip install lightning pandas websockets

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Python

쉬움

사전 준비물

Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).

pip install torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

pip install -r requirements.txt

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

pip install -e .

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

pip install lightning pandas websockets

PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

✅ 에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

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3. Python

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