CogVideo是目前最大的通用领域文本到视频生成预训练模型，含94亿参数。CogVideo将预训练文本到图像生成模型（CogView2）有效地利用到文本到视频生成模型，并使用了多帧率分层训练策略。用于文本到视频的生成。它是基于Transformer架构的，旨在通过理解和转换文本描述来生成相应的视频内容。CogVideo能够处理大量的文本-视频对数据，并通过学习这些数据的模式来生成与文本描述相匹配的视频。

具体来说，CogVideo的设计基于预训练的文本-图像模型CogView2，它分为两个主要模块。首先，第一个模块使用CogView2来根据文本描述生成几帧图像。然而，在这个阶段生成的视频的帧率还相对较低。接下来，第二个模块利用双向注意力模型对这些生成的图像进行插帧，以增加视频的帧率并生成更完整的视频。

在训练过程中，CogVideo使用了大量的文本-视频对数据。这些数据不仅仅是简单的文本和视频匹配，而是需要将视频拆分成多个帧，并为每个帧添加帧标记，以便模型能够更准确地理解文本与视频内容之间的对应关系。

CogVideo还采用了一种多帧率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。这种策略有助于模型更好地理解文本描述与视频内容之间的关系，并生成更精确、更符合文本描述的视频。

CogVideo开源代码库：https://github.com/THUDM/CogVideo

请注意，目前CogVideo只支持简体中文输入。