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Training Video Foundation Models with NVIDIA NeMo
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内容提要
本研究提出了一种可扩展的开源视频基础模型（VFM）训练流程，旨在解决大规模、高质量视频模型训练中的挑战。该流程加速了视频数据集的策划，支持多模态数据加载，并实现了视频扩散模型的并行训练和推理，显著提升了训练效率和推理性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种可扩展的开源视频基础模型（VFM）训练流程。
- 该流程旨在解决大规模、高质量视频模型训练中的挑战。
- 流程加速了视频数据集的策划，支持多模态数据加载。
- 实现了视频扩散模型的并行训练和推理。
- 显著提升了训练效率和推理性能。
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