# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2023, Xorbits Inc.
# This file is distributed under the same license as the Xinference package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2024.
#
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"Project-Id-Version: Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2025-06-01 16:29+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language-Team: ja <LL@li.org>\n"
"Language: ja\n"
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"Generated-By: Babel 2.18.0\n"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:5
msgid "Video (Experimental)"
msgstr "動画（実験的性質）"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:7
msgid "Learn how to generate videos with Xinference."
msgstr "Xinference を使用して動画を生成する方法を学ぶ"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:11
msgid "Introduction"
msgstr "Introduction"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:14
msgid "The Video API provides the ability to interact with videos:"
msgstr "Video APIは、動画とインタラクションする方法を提供します："

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:17
msgid ""
"The text-to-video endpoint create videos from scratch based on a text "
"prompt."
msgstr "Text-to-video エンドポイントは、テキストプロンプトから動画を一から生成します。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:18
msgid ""
"The image-to-video endpoint create videos from scratch based on an input "
"image."
msgstr "Image-to-video エンドポイントは、画像からゼロベースで動画を作成します。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:19
msgid ""
"The firstlastframe-to-video endpoint creates videos based on the transition "
"between a first and a last frame."
msgstr "firstlastframe-to-video インターフェースは、最初のフレームと最後のフレーム間の遷移に基づいて動画を生成します。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:39
msgid "Supported models"
msgstr "サポートされているモデル一覧"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:41
msgid ""
"The text-to-video API is supported with the following models in Xinference:"
msgstr "Text-to-video API は Xinference で以下のモデルをサポートしています："

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:43
msgid ":ref:`CogVideoX-2b <models_builtin_cogvideox-2b>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:44
msgid ":ref:`CogVideoX-5b <models_builtin_cogvideox-5b>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:45
msgid ":ref:`HunyuanVideo <models_builtin_hunyuanvideo>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:46
msgid ":ref:`Wan2.1-1.3B <models_builtin_wan2.1-1.3b>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:47
msgid ":ref:`Wan2.1-14B <models_builtin_wan2.1-14b>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:49
msgid ""
"The image-to-video API is supported with the following models in Xinference:"
msgstr "Image-to-video API は Xinference において以下のモデルをサポートしています："

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:51
msgid ":ref:`Wan2.1-i2v-14B-480p <models_builtin_wan2.1-i2v-14b-480p>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:52
msgid ":ref:`Wan2.1-i2v-14B-720p <models_builtin_wan2.1-i2v-14b-720p>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:54
msgid ""
"The firstlastframe-to-video API is supported with the following models in "
"Xinference:"
msgstr "Xinference では、以下のモデルが firstlastframe-to-video インターフェースをサポートしています："

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:56
msgid ":ref:`Wan2.1-flf2v-14B-720p <models_builtin_wan2.1-flf2v-14b-720p>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:59
msgid "Quickstart"
msgstr "クイックスタート"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:62
msgid "Text-to-video"
msgstr "テキストから動画"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:64
msgid ""
"You can try text-to-video API out either via cURL, or Xinference's python "
"client:"
msgstr "cURL または Xinference 経由で text-to-video API を試用できます。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:91
msgid "Image-to-video"
msgstr "図から動画"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:93
msgid ""
"You can try image-to-video API out either via cURL, or Xinference's python "
"client:"
msgstr "cURL または Xinference の方法で image-to-video API を試すことができます。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:118
msgid "FirstLastFrame-to-video"
msgstr "首尾フレーム動画生成"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:120
msgid ""
"You can try firstlastframe-to-video API out either via cURL, or Xinference's"
" python client:"
msgstr ""
"cURL または Xinference の Python クライアントを使用して、firstlastframe-to-video "
"インターフェースを体験できます："

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:147
msgid "Memory optimization"
msgstr "メモリ最適化"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:149
msgid ""
"Video generation will occupy huge GPU memory, for instance, running "
"CogVideoX may require up to around 35 GB GPU memory."
msgstr "ビデオ生成は大量のVRAMを消費します。例えば、CogVideoXを実行する場合、約35 GBのVRAMを使用する可能性があります。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:152
msgid ""
"Xinference supports several options to optimize video model memory (VRAM) "
"usage."
msgstr "Xinferenceは、ビデオモデルのVRAM使用を最適化するためのいくつかのオプションをサポートしています。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:154
msgid "CPU offloading or block level group offloading."
msgstr "CPUオフロードまたはブロックレベルグループオフロード。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:155
msgid "Layerwise casting."
msgstr "レイヤー単位の型変換（Layerwise casting）。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:159
msgid ""
"CPU offloading and Block Level Group Offloading cannot be enabled at the "
"same time, but layerwise casting can be used in combination with either of "
"them."
msgstr ""
"CPUオフロードとブロックレベルグループオフロードは同時に有効にできませんが、レイヤーごとの型変換はそのいずれかと組み合わせて使用できます。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:163
msgid "CPU offloading"
msgstr "CPU オフロード"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:165
msgid ""
"CPU offloading keeps the model weights on the CPU and only loads them to the"
" GPU when a forward pass needs to be executed. It is suitable for scenarios "
"with extremely limited GPU memory, but it has a significant impact on "
"performance."
msgstr ""
"CPUオフロードは、モデルの重みをCPUに保持し、フォワード伝搬を実行するときだけGPUにロードします。VRAMが極めて限られているシナリオに適していますが、パフォーマンスへの影響が大きくなります。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:169
msgid ""
"When running on GPU whose memory is less than 24 GB, we recommend to add "
"``--cpu_offload True`` when launching model. For Web UI, add an extra "
"option, ``cpu_offload`` with value set to ``True``."
msgstr ""
"显存が24GB未満のGPUを使用する場合、モデル起動時に``--cpu_offload True``を追加することを推奨します。Web "
"UIの場合は、追加オプションとして``cpu_offload``を追加し、値を``True``に設定してください。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:178
msgid "Block Level Group Offloading"
msgstr "ブロックレベルグルーピングオフロード"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:180
msgid ""
"Block Level Group Offloading groups multiple internal layers of the model "
"(such as ``torch.nn.ModuleList`` or ``torch.nn.Sequential``) and loads these"
" groups from the CPU to the GPU as needed during inference. Compared to CPU "
"offloading, it uses more memory but has less impact on performance."
msgstr ""
"ブロックレベルのオフローディングは、モデルの複数の内部レイヤー（``torch.nn.ModuleList`` や "
"``torch.nn.Sequential`` "
"など）をグループ化し、推論中に必要に応じてこれらのグループをCPUからGPUにロードします。CPUオフローディングと比較して、より多くのメモリを使用しますが、パフォーマンスへの影響は小さくなります。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:184
msgid ""
"For the command line, add the ``--group_offload True`` option; for the Web "
"UI, add an additional option ``group_offload`` with the value set to "
"``True``."
msgstr ""
"コマンドラインには、``--group_offload True``オプションを追加します。Web "
"UIには、値が``True``に設定された追加オプション``group_offload``を追加します。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:187
msgid ""
"We can speed up group offloading inference, by enabling the use of CUDA "
"streams. However, using CUDA streams requires moving the model parameters "
"into pinned memory. This allocation is handled by Pytorch under the hood, "
"and can result in a significant spike in CPU RAM usage. Please consider this"
" option if your CPU RAM is atleast 2X the size of the model you are group "
"offloading. Enable CUDA streams via adding ``--use_stream True`` for command"
" line; for the Web UI, add an additional option ``use_stream`` with the "
"value set to ``True``."
msgstr ""
"CUDA ストリームを有効にすることで、グループ化オフロード推論を高速化できます。ただし、CUDA "
"ストリームを使用するには、モデルパラメータを固定メモリに移動する必要があります。この割り当ては Pytorch がバックグラウンドで処理し、CPU "
"RAM 使用量が大幅に増加する可能性があります。CPU RAM がモデルサイズの少なくとも 2 "
"倍ある場合、このオプションの使用を検討してください。コマンドラインで ``--use_stream True`` を追加して CUDA "
"ストリームを有効にします。Web UI の場合は、追加オプション ``use_stream`` の値を ``True`` に設定します。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:199
msgid "Applying Layerwise Casting to the Transformer"
msgstr "逐層型変換をTransformerに適用する"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:201
msgid ""
"Layerwise casting will downcast each layer’s weights to "
"``torch.float8_e4m3fn``, temporarily upcast to ``torch.bfloat16`` during the"
" forward pass of the layer, then revert to ``torch.float8_e4m3fn`` "
"afterward. This approach reduces memory requirements by approximately 50% "
"while introducing a minor quality reduction in the generated video due to "
"the precision trade-off. Enable layerwise casting via adding "
"``--layerwise_cast True`` for command line; for the Web UI, add an "
"additional option ``layerwise_cast`` with the value set to ``True``."
msgstr ""
"レイヤーごとの型変換は、各レイヤーの重みを ``torch.float8_e4m3fn`` にダウングレードし、レイヤーのフォワード伝搬中に一時的に "
"``torch.bfloat16`` にアップグレードし、その後 ``torch.float8_e4m3fn`` "
"に戻します。この方法により、メモリ要件が約50%削減されますが、精度の妥協により、生成されるビデオ品質は若干低下します。コマンドラインに "
"``--layerwise_cast True`` を追加することでレイヤーごとの型変換を有効にできます。Web UIの場合は、追加オプション "
"``layerwise_cast`` を追加し、値を ``True`` に設定します。"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:208
msgid "This example will require 20GB of VRAM."
msgstr "この例では20GBのビデオメモリが必要です。"

#~ msgid "OpenAI-compatible ENDPOINT"
#~ msgstr "OpenAI 互換エンドポイント"

#~ msgid "API"
#~ msgstr ""

#~ msgid "Endpoint"
#~ msgstr "エンドポイント"

#~ msgid "Text-to-Video API"
#~ msgstr "文生视频 API"

#~ msgid "/v1/video/generations"
#~ msgstr ""

#~ msgid "Image-to-Video API"
#~ msgstr "図生動画 API"

#~ msgid "/v1/video/generations/image"
#~ msgstr ""
