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CogVideo’s 2022 paper describes a large autoregressive text-to-video model with multi-frame-rate hierarchical training.
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CogVideoX’s 2024 paper describes a diffusion transformer that processes compressed video latents. The projects, checkpoints, tasks, and licenses are version-specific.
CogVideo’s 2022 paper presents a 9B-parameter transformer for text-to-video, initialized from a pretrained text-to-image model and trained with a multi-frame-rate hierarchical strategy. CogVideoX is a distinct later system: its paper uses a 3D VAE to compress video across space and time, then a diffusion transformer with an Expert Transformer and adaptive LayerNorm for text-video fusion. The CogVideoX paper reports results for named settings and checkpoints. The project repository documents image-to-video features and release-specific model terms. Public code or weights do not imply identical permissions across releases or unrestricted commercial use.
Paper result: CogVideo uses multi-frame-rate hierarchical training for text-to-video generation.
Paper architecture: CogVideoX compresses video across spatial and temporal dimensions with a 3D causal VAE.
Paper architecture: CogVideoX fuses text and video representations in an Expert Transformer with adaptive normalization.
Repository-documented mode: the CogVideo project documents image-to-video alongside text-to-video; verify support and terms for the chosen checkpoint.
Compare video-generation checkpoints on the target prompt set, motion, duration, resolution, compute budget, and licensing needs. Report the exact version and settings; a result for one model release does not establish performance or rights for another.
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CogVideo’s 2022 paper describes a large autoregressive text-to-video model with multi-frame-rate hierarchical training. CogVideoX’s 2024 paper describes a diffusion transformer that processes compressed video latents. The projects, checkpoints, tasks, and licenses are version-specific.
The CogVideo paper introduced a large-scale text-to-video model and described an autoregressive, multi-frame-rate approach. 'First' claims depend on how model scale and release are defined.
Die kausale 3D-VAE komprimiert Videos sowohl über räumliche als auch zeitliche Dimensionen und reduziert so die Anzahl der Token, sodass ein Transformator sie effizient modellieren kann.
Der Expert Transformer vereint Text- und visuelle Token mit adaptiver Normalisierung und verbessert so die Ausrichtung zwischen Eingabeaufforderung und generiertem Video.
Die CogVideo-Familie stammt von Forschern der Tsinghua-Universität und Zhipu AI.
The CogVideo repository documents image-to-video. Support is checkpoint-specific; the cited materials do not establish video continuation for every release.
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