diff --git "a/README.md" "b/README.md"
--- "a/README.md"
+++ "b/README.md"
@@ -27,6 +27,11748 @@ pipeline_tag: text-to-image
 
 
 
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
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+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
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+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
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+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将���有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
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+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
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+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
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+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
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+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权���
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
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+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
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+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
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+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研���本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[���点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
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+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
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+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
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+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
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+
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+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
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+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
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+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
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+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
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+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概���](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
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+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
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+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
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+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
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+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参���《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
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+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
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+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
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+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
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+---
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+
+# AnimateDiff
+
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+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  ��腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
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+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
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+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
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+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本��图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
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+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研���本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
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+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
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+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权���:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类���
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
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+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
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+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  ���理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
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+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### ���备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
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+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
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+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
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+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
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+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
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+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
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+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环��](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models���录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
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+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
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+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
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+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
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+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 10042700.mp4
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
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+
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+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
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+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
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+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
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+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
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+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
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+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
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+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
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+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
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+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务��表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
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+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
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+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
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+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
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+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
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+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml ��pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现��
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
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+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
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+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
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+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
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+
+
+
+## 概述
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+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
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+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使用animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
+
+
+# AnimateDiff
+
+
+
+# 目录
+
+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
+
+[英文](README_EN.md)
+
+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
+
+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
+
+
+
+## 概述
+
+### 模型介绍
+
+AnimateDiff提出了一个有效的框架，可将现有的大多数个性化文本到图像模型一次性制成动画，从而节省了针对特定模型进行微调的工作量。
+
+本仓已经支持以下模型任务类型
+
+|     模型      | 任务列表 | 是否支持 |
+|:-----------:|:----:|:-----:|
+| AnimateDiff |  训练  | ✔ |
+| AnimateDiff |  推理  | ✔ |
+
+- 参考实现：
+
+  ```
+  url=https://github.com/guoyww/AnimateDiff.git
+  commit_id=cf80ddeb47b69cf0b16f225800de081d486d7f21
+  ```
+
+- 适配昇腾AI处理器的实现：
+  ```shell
+  url=https://openmind.cn/models/Ascend-PyTorch/AnimateDiff
+  ```
+
+## 准备训练环境
+
+### 创建python环境
+
+- git clone 远程仓
+  ```shell
+    git clone https://openmind.cn/Ascend-PyTorch/AnimateDiff.git
+    cd AnimateDiff
+  ```
+
+- 创建python环境并且安装python三方包
+  ```shell
+    conda env create -f environment.yaml
+    conda activate animatediff
+    pip3 install torch==2.1.0+cpu  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu  # For X86
+    pip3 install torch==2.1.0  # For Aarch64
+    pip3 install accelerate==0.28.0 diffusers==0.11.1 decorator==5.1.1 scipy==1.12.0 attrs==23.2.0  torchvision==0.16.0 transformers==4.25.1
+  ```
+- 环境准备指导
+
+  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。
+
+    **表 1**  昇腾软件版本支持表
+
+  |     软件类型     |   支持版本   |
+  |:-----------:|:--------:|
+  | FrameworkPTAdapter  |   在研版本   |
+  | CANN | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU固件 | 在研版本 |
+   | 昇腾NPU驱动 | 在研版本 |
+
+
+### 准备数据集
+
+- 需要自行下载WebVid10M数据集，分别将csv文件和2M_val文件夹传入训练脚本对应的csv_path和video_folder参数上面：
+   ```
+    数据集结构
+    ├── 2M_val
+    │   ├── 10003109.mp4
+    │   ├── 10023815.mp4
+    │   ├── 10024310.mp4
+    │   ├── 10042700.mp4
+    │   ├── 10052036.mp4
+    │   ├── 10052783.mp4
+    │   ├── 1005608956.mp4
+    └── results_2M_val.csv
+   ```
+  数据来源可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 中的数据准备章节。
+### 准备预训练权重
+
+- 需要准备2个模型权重:
+  ```shell
+  runwayml/stable-diffusion-v1-5
+  openai/clip-vit-large-patch14
+  ```
+- 将stable-diffusion-v1-5 路径传入到configs/training/v1/image_finetune.yaml 的pretrained_model_path。
+- openai/clip-vit-large-patch14需要放置到模型的根目录下面。
+### 准备推理权重
+- 如果想使���animatediff的推理功能需要下载下面提及到的模型，按照模型的名字对应放到models目录下面DreamBooth_LoRA、MotionLoRA、Motion_Module、SparseCtrl、StableDiffusion文件夹中。
+ 模型获取可以参考 https://github.com/guoyww/AnimateDiff/blob/main/__assets__/docs/animatediff.md 文档。
+  <details>---
+license: apache-2.0
+frameworks:
+  - PyTorch
+pipeline_tag: text-to-image
+---
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+# AnimateDiff
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+# 目录
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+[锚点](./pp.md#准备训练环境)
+[锚点](./#准备训练环境)
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+[英文](README_EN.md)
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+[链接](https://www.openeuler.org/zh/oEEP/?name=oEEP-0002%20oEEP%20%E6%A0%BC%E5%BC%8F%E4%B8%8E%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A7%84%E8%8C%83#oeep-%E5%86%85%E5%AE%B9%E8%A6%81%E6%B1%82)
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+- [概述](#概述)
+- [准备训练环境](#准备训练环境)
+- [模型训练](#模型训练)
+- [模型推理](#模型推理)
+- [版本说明](#版本说明)
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 ## 概述
 
 ### 模型介绍