模型

SCAIL-2

zai-org/SCAIL-2

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上游访问:公开 本站服务:可咨询 内容检查:AI 辅助整理并检查 许可证:mit 上游版本:150cc0ca4e98

中文简介

zai-org/SCAIL-2 是 zai-org 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联图生视频。本站固定记录上游版本 150cc0ca4e98,同步到 12 个文件,文件元数据合计 76.79 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“mit”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

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【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 zai-org/SCAIL-2 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
zai-org/SCAIL-2 是 zai-org 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联图生视频。本站固定记录上游版本 150cc0ca4e98,同步到 12 个文件,文件元数据合计 76.79 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“mit”。

【适用方向】
适合评估视觉内容生成、编辑或视频制作工作流。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本:150cc0ca4e98。 任务标签:图生视频。 库标记:scail-2。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-15。

【文件信息】
上游 API 返回 12 个文件,文件元数据合计 76.79 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 3 个、.pt 3 个、.pth 3 个、.md 1 个、.model 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:model/1/fsdp2_rank_0000_checkpoint.pt(61.08 GB);umt5-xxl/models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth(10.58 GB);models_clip_open-clip-xlm-roberta-large-vit-huge-14-onlyvisual.pth(2.35 GB)。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 76.79 GB。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“mit”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-25 22:47

SCAIL-2: Unifying Controlled Character Animation with End-to-end In-Context Conditioning SCAIL-2 is an open-source model for **end-to-end controlled character animation**. It animates a reference character with a driving video, and also supports character replacement and multi-character scenarios without relying on intermediate pose representations. 🔎 Overview Prior approaches to character animation depend heavily on intermediate representations such as skeleton maps or inpainting masks. These intermediates are ambiguous under complex motion, restrict driving sources to human movements, and limit the reach of replacement and multi-character animation. SCAIL-2 removes this dependence and achieve **End-to-end Driving**. Using several off-the-shelf models (SCAIL-Preview, Wan-Animate, MoCha), 60K motion pairs were synthesized and trained through a Unified Motion Transfer Interface with dedicated masking channels and RoPE design. The reverse driving training recipe with the unification lets the model learn capabilities beyond its teacher models, yielding emergent abilities such as: Cross-identity character replacement Animal-driving scenarios Zero-shot support for advanced control intermediates like SAM3D-Body mesh rendering 📦 Model | Item | Detail | |------|--------| | Resolutions | End-to-end driving supports both 512p and 704p; pose-driven and replacement performs better at 704p | | Constraints | H and W must both be divisible by 32 (e.g. 704×1280) | | Training | Mixed resolutions and fps | | Bundled modules | Wan VAE and T5 are integrated into the checkpoint for convenience | File layout after download: 🚀 Usage Inference code, environment setup, and detailed instructions are provided in the project repository. Please refer to the Project Page and the code repo for how to run the model. 📄 Citation

公开页仅展示原文摘录;完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合评估视觉内容生成、编辑或视频制作工作流。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本:150cc0ca4e98。 任务标签:图生视频。 库标记:scail-2。 上游页面记录的最近更新时间:2026-07-15。

文件说明

上游 API 返回 12 个文件,文件元数据合计 76.79 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 3 个、.pt 3 个、.pth 3 个、.md 1 个、.model 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:model/1/fsdp2_rank_0000_checkpoint.pt(61.08 GB);umt5-xxl/models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth(10.58 GB);models_clip_open-clip-xlm-roberta-large-vit-huge-14-onlyvisual.pth(2.35 GB)。

上游文件元数据

  • .gitattributes1.54 KB
  • model/1/fsdp2_rank_0000_checkpoint.pt61.08 GB
  • model/bias-aware-dpo-lora.pt1.14 GB
  • model/relighting-lora.pt1.14 GB
  • models_clip_open-clip-xlm-roberta-large-vit-huge-14-onlyvisual.pth2.35 GB
  • README.md3.23 KB
  • umt5-xxl/models_t5_umt5-xxl-enc-bf16.pth10.58 GB
  • umt5-xxl/special_tokens_map.json6.47 KB
  • umt5-xxl/spiece.model4.34 MB
  • umt5-xxl/tokenizer.json16.06 MB
  • umt5-xxl/tokenizer_config.json60.28 KB
  • Wan2.1_VAE.pth484.09 MB

硬件建议

仓库文件元数据合计 76.79 GB。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“mit”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

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