MAGI-2 Preview

MAGI-2 Preview создаёт десятисекундные ролики по тексту или статичному изображению, генерируя звук одновременно с видео. Доступные для скачивания веса и двухэтапный пайплайн позволяют командам контролировать локальный инференс, включая этап доработки для вывода в 1080p. Такой контроль требует серьёзных затрат на оборудование: эталонная конфигурация использует восемь GPU Hopper и около 307 GB чекпойнтов. Она подходит исследовательским командам с такой инфраструктурой; у команды, разрабатывающей визуальную новеллу и располагающей одним GPU, мало причин начинать именно с неё. Базовая версия доступна, а обещанная дистиллированная версия всё ещё ожидается. Прежде чем планировать создание контента для взрослых, проверьте вспомогательные компоненты: Stable Audio Open ограничивает контент откровенно сексуального характера.

Коммерческое использование & лицензия

Репозиторий распространяется по лицензии Apache 2.0; вспомогательные компоненты сохраняют собственные условия. Условия лицензии сообщества Stable Audio Open требуют регистрации для коммерческого использования и отдельной лицензии при годовой выручке свыше 1 миллиона долларов США. Также действует политика допустимого использования (AUP). Перед коммерческим использованием проверьте весь набор зависимостей.

Правила в отношении контента для взрослых

Документированный аудиопайплайн включает Stable Audio Open. Его лицензия сообщества включает политику допустимого использования (AUP) Stability, которая запрещает половые акты и другой контент откровенно сексуального характера даже при размещении на собственных серверах. Указание Apache в репозитории MAGI не предоставляет иных прав на этот компонент.

Читать политику ↗

Что вам понадобится

Официальная эталонная конфигурация: восемь GPU NVIDIA Hopper, Python 3.12, свежая версия набора инструментов CUDA и ffmpeg для добавления аудиодорожки. Модель содержит 114 млрд параметров, из которых 6 млрд активны на каждый токен, и поддерживает десятисекундные ролики. Выделите около 307 GB для чекпойнтов и установите зависимости вспомогательных моделей.

Места в рейтинге — рекомендации для описанной задачи, основанные на изученной документации. Рейтинги моделей относятся к разработке без сексуально откровенного контента. Мы не проводили практических сравнительных тестов. Политики в отношении контента и коммерческие условия проверяйте отдельно. Как устроены рейтинги →