VideoX-Fun は無料で使えますか？ライセンスは？

VideoX-Fun は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

VideoX-Fun は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。VideoX-Fun の最終コミットは 2026年10月20日です。

VideoX-Fun は何に使えますか？

静止画やテキストプロンプトから短いAI動画を作成する。生成動画に特定のビジュアルスタイルを適用するLoRAを学習する。ポーズマップや深度マップを使って、条件付き動画生成を行う。スクリプトでパラメーターを指定し、レンタルGPUやローカルGPUで動画をまとめて生成する。

VideoX-Fun のインストール方法は？

公式の Docker イメージを pull する: docker pull mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun GPU を使用できるようにして、そのイメージからコンテナを起動する: docker run -it -p 7860:7860 --network host --gpus all --security-opt seccomp:unconfined --shm-size 200g mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun コンテナ内で VideoX-Fun リポジトリを clone する: git clone https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun.git

VideoX-Fun はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun

aigc-apps/VideoX-Fun

Q: VideoX-Fun は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。VideoX-Fun の最終コミットは 2026年10月20日 です。

Diffusion Transformerモデル向けの動画生成フレームワーク。さまざまな解像度や画像から動画を生成でき、ベースモデルとLoRAモデルの学習にも対応します。

代替できる製品:Runway Pika

GitHub で見る

スター: 2,311
フォーク: 197
未解決の Issue: 132
最終コミット: 一昨日

これは何？

VideoX-Funは、Diffusion TransformerモデルでAI画像や動画を生成するためのパイプラインです。事前学習済みのベースモデルを使い、解像度、長さ、フレームレートを変えて動画を生成できるほか、特定のスタイル変換に向けた独自のベースモデルやLoRAモデルも学習できます。

CogVideoX-Fun、Wan2.1、Wan2.2とそれぞれのFunバリアントなど、複数のモデルファミリーに対応しています。テキストからの動画生成、画像からの動画生成、動画から動画への変換に加え、Canny、Pose、Depthの条件を使った制御生成などを行えます。推論にはPythonスクリプト、GradioのWeb UI、ComfyUIノードを利用でき、CPUオフロードやfloat8量子化など、一般向けGPU用のVRAM節約オプションも用意されています。

学習スクリプトでは、JSONでインデックス化された画像・動画データセットの前処理に加え、各対応モデルのベースモデル、LoRA、制御モデルの学習を行えます。xfuserを使ったマルチGPU推論にも対応しており、Ulyssesおよびring並列化の設定が可能です。

主な機能

01事前学習済みモデルから、複数の解像度、長さ、フレームレートで動画を生成します。
02テキストからの動画生成、画像からの動画生成、動画から動画への変換、制御生成に対応します。
03独自の画像・動画データセットを使って、ベースモデルやLoRAモデルを学習できます。
04推論用にPythonスクリプト、GradioのWeb UI、ComfyUI連携を提供します。
05CPUオフロードやfloat8量子化など、GPUメモリの使用量を抑えるモードを利用できます。
06xfuserを使ったマルチGPU推論に対応します。

ユースケース

静止画やテキストプロンプトから短いAI動画を作成する。
生成動画に特定のビジュアルスタイルを適用するLoRAを学習する。
ポーズマップや深度マップを使って、条件付き動画生成を行う。
スクリプトでパラメーターを指定し、レンタルGPUやローカルGPUで動画をまとめて生成する。

クイックスタート

1
公式の Docker イメージを pull する
docker pull mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun
2
GPU を使用できるようにして、そのイメージからコンテナを起動する
docker run -it -p 7860:7860 --network host --gpus all --security-opt seccomp:unconfined --shm-size 200g mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun
3
コンテナ内で VideoX-Fun リポジトリを clone する
git clone https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun.git

使う前に知っておきたいこと

十分な VRAM を搭載した NVIDIA GPU が必要です。README では、テスト済みの最小カードとして 12GB が記載されています。
モデルの重みに約 60GB の空きディスク容量が必要です。
マルチ GPU 推論には追加のインストール（xfuser と yunchang）と、並列度の慎重な設定が必要です。

トピック

#video-generation #diffusion-transformer #text-to-video #image-to-video #lora #wan #cogvideox #pytorch

よくある質問

VideoX-Fun とは？: Diffusion Transformerモデル向けの動画生成フレームワーク。さまざまな解像度や画像から動画を生成でき、ベースモデルとLoRAモデルの学習にも対応します。 VideoX-Funは、Diffusion TransformerモデルでAI画像や動画を生成するためのパイプラインです。事前学習済みのベースモデルを使い、解像度、長さ、フレームレートを変えて動画を生成できるほか、特定のスタイル変換に向けた独自のベースモデルやLoRAモデルも学習できます。
VideoX-Fun は無料で使えますか？ライセンスは？: VideoX-Fun は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
VideoX-Fun は今もメンテナンスされていますか？: 活発にメンテナンス中。VideoX-Fun の最終コミットは 2026年10月20日です。
VideoX-Fun は何に使えますか？: 静止画やテキストプロンプトから短いAI動画を作成する。生成動画に特定のビジュアルスタイルを適用するLoRAを学習する。ポーズマップや深度マップを使って、条件付き動画生成を行う。スクリプトでパラメーターを指定し、レンタルGPUやローカルGPUで動画をまとめて生成する。
VideoX-Fun のインストール方法は？: 公式の Docker イメージを pull する: docker pull mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun GPU を使用できるようにして、そのイメージからコンテナを起動する: docker run -it -p 7860:7860 --network host --gpus all --security-opt seccomp:unconfined --shm-size 200g mybigpai-public-registry.cn-beijing.cr.aliyuncs.com/easycv/torch_cuda:cogvideox_fun コンテナ内で VideoX-Fun リポジトリを clone する: git clone https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun.git
VideoX-Fun はどこで入手できますか？: ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/aigc-apps/VideoX-Fun

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。