FreeTraj

无需训练,拖拽轨迹即可控制视频生成运动路径

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 3 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 114
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,Apache-2.0 许可证,代码免费获取,需自行部署使用。

项目预览

FreeTraj 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arthur-qiu
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,代码免费获取,需自行部署使用。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型computer-vision,diffusion,diffusion-models,trajectory-control,video-generation
GitHub 星标★ 114
上线时间2024-06-24 00:00:00
代码更新2025-09-19
仓库体积4.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

FreeTraj 是一个无需微调(tuning-free)的轨迹可控视频生成方法。它解决了现有视频生成模型难以精确控制物体运动轨迹的问题,用户只需提供简单的轨迹(如鼠标拖拽或坐标序列),即可引导预训练的视频扩散模型生成符合该运动路径的视频。其核心能力包括:将任意轨迹信号注入到扩散模型的采样过程中,通过注意力机制和特征调制实现运动控制,无需重新训练模型,兼容多种主流视频生成架构。项目提供完整的推理代码和示例,方便研究者复现和二次开发。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 114

核心亮点

  • 无需微调,直接利用预训练模型,节省大量训练成本
  • 支持任意轨迹输入,控制灵活,可实现复杂运动路径
  • 代码开源,基于主流扩散框架,易于集成和扩展

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖预训练模型,控制效果受限于基础模型能力

适用场景

  • 创意视频制作,快速生成符合特定运动轨迹的动画
  • 交互式内容设计,通过拖拽轨迹实时预览视频效果
  • 科研实验,用于验证轨迹控制方法在视频生成中的有效性

替代项目

VideoComposer、DragNUWA、MotionCtrl

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