videocomposer

像拼乐高一样组合条件，精准控制视频运动生成

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署视频生成 🍴 复刻 85 🐛 待处理 38 👀 关注 21

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GitHub 星标 ★ 954

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署，无付费版本。

项目预览

videocomposer 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成

开发团队ali-vilab

官网地址https://videocomposer.github.io

GitHubhttps://github.com/ali-vilab/videocomposer

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT许可证，可免费使用和部署，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型diffusion-models,video-generation,video-synthesiswith

GitHub 星标★ 954

上线时间2023-06-01 00:00:00

代码更新2023-11-11

仓库体积34.1 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

VideoComposer 是一个基于扩散模型的视频合成框架，由阿里巴巴研究团队开发。它解决了传统视频生成中运动控制困难的问题，允许用户通过多种条件（如文本、图像、运动轨迹、深度图等）组合式地控制视频生成过程。其核心能力包括：支持多种条件输入的自由组合，实现精细的运动可控性；采用时空编码器统一处理不同条件，并引入运动矢量作为显式控制信号；提供官方预训练模型和推理代码，方便研究者复现和二次开发。该项目为视频生成领域提供了更灵活、更可控的创作工具，适用于动画制作、内容创作、视觉特效等场景。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 954

技术标签

diffusion-models video-generation

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：高级约 50 分钟部署方式：本地 (Py/CUDA) 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Linux + NVIDIA GPU
CUDA
较大磁盘（多模型权重）

安装与启动步骤

1准备环境

按仓库说明建 Python 环境并装 torch 与依赖。
2装 modelscope

notebook 示例用它拉取模型。
```
pip install modelscope
```
3准备权重

按 README 下载对应模型权重并放到指定目录。
4跑推理

用 run_net.py 指定配置与输入条件（文本/姿态/风格等）。
```
python run_net.py --cfg configs/xxx.yaml
```