awesome-video-generation

一页看尽视频生成前沿，找论文不迷路

这是一个精选视频生成研究资源的列表，收录了文本到视频生成、视频编辑、视频预测等领域的重要论文、代码和数据集。项目以分类整理的方式，帮助研究者快速了解视频生成技术脉络，从扩散模型到GAN，覆盖主流方法。解决的是视频生成领域信息分散、入门门槛高的问题，核心能力在于系统化梳理和持续更新，为学术研究和工程实践提供参考索引。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 785
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类视频生成
开发团队AlonzoLeeeooo
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/AlonzoLeeeooo/awesome-video-generation
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TeX
技术栈/模型diffusion-models,generative-adversarial-networks,paper-list,text-to-video-generation,video-generation
GitHub 星标★ 785
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-01-30 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

核心亮点

  • 按技术路线分类清晰，覆盖扩散模型、GAN、自回归等主流方向
  • 每篇论文附代码链接，方便复现和对比
  • 持续收录最新研究，保持领域前沿性

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅提供论文列表，无评测或对比分析

适用场景

  • 快速调研视频生成领域研究现状
  • 寻找特定技术路线的论文和代码实现
  • 跟踪视频生成最新进展

替代项目

awesome-text-to-video、Video Generation Papers、Awesome Diffusion Models for Video

项目介绍

awesome-video-generation 是视频领域的开源项目，由 AlonzoLeeeooo 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（785）位列前 30%，在视频分类中处于中上游。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-22。MIT许可证，完全免费，无付费版本。

它主要面向的使用场景是：快速调研视频生成领域研究现状。同类可对比的替代方案包括 awesome-text-to-video、Video Generation Papers、Awesome Diffusion Models for Video。

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