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High failure rate in T2AV generation

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
45/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python

Línea de trabajo

Comienza en pipeline_mova.py, centrándote en la etapa prepare_latents, donde la PIL.Image completamente blanca se carga, se codifica y se concatena para la generación T2V estándar. Reproduce el flujo T2V/T2AV de MOVA y compara los vídeos generados correctamente con las salidas corruptas de color sólido. Se considera terminado cuando el proceso de generación deja de producir los fallos de colapso del latente indicados con la tasa especificada.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Describe
When using the MOVA pipeline for pure T2V/T2AV generation, I am experiencing a highly unstable generation process. Approximately 40% of the generated videos result in corrupted, solid-color outputs (the entire video is just a flat color with no coherent structures or details).

Image ![Image](https://github.com/user-attachments/assets/7461b429-a023-47cb-9b39-52f7db79d3d8)

Following the standard T2V approach for MOVA, I am passing a pure white PIL.Image as the image condition to the pipeline. I strongly suspect the issue lies in how the pipeline_mova.py loads, encodes, or concatenates this pure white frame in the prepare_latents stage, leading to a latent collapse during the diffusion process.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
1.1k
Forks
97
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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