AAD-1

单步生成视频,速度提升质量不减

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 6 🐛 待处理 3 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 90
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,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。

项目预览

AAD-1 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AutoLab-SAI-SJTU
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,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NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型autoregressive-video-generation,causal-video-generation,few-step-generation,one-step-generation,video-generation,video-world-model,world-models
GitHub 星标★ 90
上线时间2026-02-09 00:00:00
代码更新2026-06-04
仓库体积3.3 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6

项目介绍

AAD-1 是一个面向单步自回归视频生成的开源项目,基于 ICML 2026 论文提出非对称对抗蒸馏方法。它针对自回归视频生成模型推理速度慢的问题,通过引入非对称的对抗蒸馏框架,将多步生成过程压缩为单步,同时保持视频质量。项目核心能力包括:支持因果视频生成、提供少步/单步生成方案、实现高效的视频生成流程。它主要面向需要快速视频生成的研究者和开发者,解决实时视频生成场景下的计算瓶颈,在保证生成质量的前提下显著提升推理速度。

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 ★ 90

核心亮点

  • 提出非对称对抗蒸馏方法,实现单步视频生成,大幅减少推理时间
  • 基于自回归模型,保持视频时序一致性,生成质量高
  • 代码实现清晰,易于复现和二次开发

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察
  • 依赖特定模型结构,通用性可能受限

适用场景

  • 实时视频生成应用,如直播特效、交互式内容创作
  • 大规模视频生成任务,需要降低计算成本
  • 研究自回归视频生成加速的学术实验

替代项目

VideoPoet、CogVideo、AnimateDiff

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