open-gigaai/Giga-World-1 · Hugging Face

来源：https://huggingface.co/open-gigaai/Giga-World-1 Giga-World-1 主页面

目录结构

model/
├── README.md
├── assets/
│   └── main_page.png
├── before_stage1/                       # Stage-1 训练前的基座检查点
│   ├── Wan2p1_1p3B-FunContro-GigaRobo-alpha-diffusers/
│   ├── Wan2p1_1p3B-FunControl-diffusers/
│   └── Wan2p2_5B-FunControl-diffusers/
├── stage1/                              # Stage-1 微调检查点
│   ├── nano/                            # 小 (1.3B) 变体
│   └── pro/                             # 大 (5B) 变体
└── stage2_distill/                      # Stage-2 蒸馏检查点
    └── ...

训练流程概述

Giga-World-1 训练流程

模型概述

Stage-1 检查点结构

每个 Stage-1 变体（nano/pro）包含两个已发布的产物：完整的 Diffusers 格式检查点和一个场景 LoRA 检查点。

stage1/{nano,pro}/
├── Giga-World-1-*-stage1_final-diffusers/         # 完整的 Diffusers 检查点
│   ├── model_index.json                           # Diffusers 管道索引
│   ├── transformer/                               # DiT / 视频 Transformer 权重
│   ├── vae/                                       # VAE 权重
│   ├── text_encoder/                              # 文本编码器权重
│   ├── tokenizer/                                 # 分词器文件
│   ├── scheduler/                                 # 调度器配置
│   ├── image_encoder/                             # 图像编码器权重
│   └── image_processor/                           # 图像预处理配置
└── Giga-World-1-*-stage1_scene_lora/              # 场景 LoRA 检查点
    ├── pytorch_lora_weights.safetensors           # 推理用的 LoRA 权重
    ├── transformer_full/                          # 完整 Transformer 导出
    ├── transformer_partial.pth                    # 部分 Transformer 检查点
    ├── pytorch_model/                             # 训练检查点分片
    ├── distributed_checkpoint/                    # 分布式训练检查点
    ├── scheduler.bin                              # 训练调度器状态
    ├── latest                                     # 最新检查点指针
    ├── zero_to_fp32.py                            # ZeRO 检查点转换脚本
    └── random_states_*.pkl                        # 训练随机状态

快速开始

Hugging Face 仓库

https://huggingface.co/GigaAI-Research/Giga-World-1

SDK 下载

# 安装 Hugging Face Hub
pip install huggingface_hub

# 通过 Hugging Face Hub 下载模型快照
from huggingface_hub import snapshot_download

model_dir = snapshot_download(repo_id='GigaAI-Research/Giga-World-1')

Git 下载

git lfs install
git clone https://huggingface.co/GigaAI-Research/Giga-World-1

致谢

我们衷心感谢开源社区以及使这项工作成为可能的项目。

Diffusers (https://github.com/huggingface/diffusers)
LeRobot (https://github.com/huggingface/lerobot)
Hugging Face (https://huggingface.co/)
ModelScope (https://modelscope.cn/)
PyTorch (https://pytorch.org/)

也感谢众多其他开源贡献者提供的工具、模型和社区支持。

许可

除非另有说明，此模型根据 Apache License 2.0 发布。