NOVA 是视频领域的开源项目，由 baaivision 开发，2024 年首次发布。
它收录于视频分类，该分类目前共有 472 个项目，GitHub 星标数为 660。
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 2026-09-01。Apache-2.0 许可证，完全免费，需自行部署。
它主要面向的使用场景是：学术研究：复现无量化自回归生成方法，对比实验。同类可对比的替代方案包括 VideoPoet、CogVideo、Open-Sora。
NOVA
扔掉向量量化，自回归直接生成流畅视频
NOVA 是一个面向图像与视频生成的自回归模型开源项目，核心创新在于摒弃了传统自回归生成中必需的向量量化（VQ）步骤，直接对连续特征进行建模。该项目由论文《Autoregressive Video Generation without Vector Quantization》支撑，发表于 ICLR 2025，旨在解决现有自回归模型因量化带来的信息损失和训练复杂度问题。NOVA 将扩散模型与自回归框架结合，能够高效生成高质量、时序一致的视频内容，同时支持图像生成任务。其核心能力包括：连续空间的自回归建模、无需 VQ 的简化训练流程、以及统一的图像/视频生成架构。项目提供 Python 实现，并附带预训练模型与推理代码，适合研究者复现实验或开发者快速集成。目前项目处于早期阶段，代码结构清晰，但文档和社区支持尚在完善中。
开源
free
图像生成
GitHub 星标
★ 660
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类图像生成
开发团队baaivision
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，完全免费，需自行部署。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型autoregressive-models,diffusion-models,image-generation,video-generation
GitHub 星标★ 660
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-12-16 00:00:00
最近更新2026-09-01 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
- 创新性地移除VQ模块，减少量化误差，提升生成质量
- 统一支持图像与视频生成，架构简洁，易于扩展
- 基于ICLR 2025论文，理论扎实，代码可复现性强
不足之处
- 项目处于早期，文档和社区支持待观察
- 依赖扩散模型，推理速度可能较慢
适用场景
- 学术研究：复现无量化自回归生成方法，对比实验
- 视频内容生成：快速生成短视频片段用于创意设计
- 多模态模型开发：作为基础生成模块集成到更大系统
替代项目
VideoPoet、CogVideo、Open-Sora
项目介绍
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