URSA

用均匀离散扩散,让视频生成更稳更快

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 5 🐛 待处理 2 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 129
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,可自由使用,无付费版本。

项目预览

URSA 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队baaivision
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可,可自由使用,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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-forcing,discrete-diffusion,image-generation,video-generation
GitHub 星标★ 129
上线时间2025-10-17 00:00:00
代码更新2026-05-20
仓库体积9.9 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5

项目介绍

URSA是一个基于离散扩散模型的图像与视频生成框架,核心创新在于采用均匀离散扩散(Uniform Discrete Diffusion)与度量路径(Metric Path)技术,旨在解决现有扩散模型在视频生成中时间一致性和采样效率不足的问题。项目由ICLR 2026论文支持,提供从图像到视频的生成能力,支持多种扩散范式(如diffusion-forcing),并强调在离散空间中进行均匀采样,以提升生成多样性和控制力。目前处于早期阶段,代码库已开放,支持Python环境,适合研究者和开发者探索新一代生成模型。

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 ★ 129

核心亮点

  • 创新性地引入度量路径,提升视频生成的时间连贯性
  • 支持图像与视频双任务,覆盖生成场景更广
  • 代码开源,便于复现和二次开发

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持尚不完善
  • 依赖较新的扩散理论,上手门槛较高

适用场景

  • 学术研究:探索离散扩散在视频生成中的理论改进
  • 创意内容生成:快速生成短视频素材或动画
  • 模型对比:作为基线评估新一代生成算法

替代项目

Stable Video Diffusion、CogVideo、Diffusion Forcing

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