用均匀离散扩散，让视频生成更稳更快
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。
Stable Video Diffusion、CogVideo、Diffusion Forcing
URSA 是视频领域的开源项目，由 baaivision 开发，2025 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 126。
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 2026-09-09。Apache-2.0许可，可自由使用，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：学术研究：探索离散扩散在视频生成中的理论改进。同类可对比的替代方案包括 Stable Video Diffusion、CogVideo、Diffusion Forcing。
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