DepthFlow

一张图生成可循环的3D视差运镜视频

开源 🏷️定价信息待确认 ⚠️ 链接可跳转，访问体验不确定视频生成 🍴 复刻 124 🐛 待处理 2 👀 关注 11

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GitHub 星标 ★ 1579

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类视频生成

开发团队BrokenSource

官网地址https://depth.tremeschin.com

GitHubhttps://github.com/BrokenSource/DepthFlow

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态⚠️ 链接可跳转，访问体验不确定

是否开源是

开源协议AGPL-3.0

主要语言Python

技术栈/模型computer-vision,depth-map,depth-maps,depth-prediction,depthflow,depthy,image-parallax,image-to-video,immersity,immersityai,monocular-depth,monocular-depth-estimation,parallax,parallax-effect,shaderflow,shadertoy

GitHub 星标★ 1579

上线时间2023-06-24 00:00:00

代码更新2026-10-28

仓库体积1012 KB

本站数据更新2026-11-04

维护状态较活跃

收录时间2026-09-17

浏览次数2

项目介绍

DepthFlow 是一个把单张静态图片转成带 3D 视差效果的动态视频的开源工具。它先用深度估计模型为图片生成深度图，再根据深度信息对画面做分层位移与透视变换，模拟出相机在场景中缓慢推拉、横移的立体感，最终输出可循环播放的短视频。项目解决的是普通图片缺乏空间层次、直接加运镜会穿帮的问题，让没有 3D 建模能力的人也能做出类似 Immersity 那种伪 3D 视差动画。核心能力包括自动深度预测、可调的运镜参数（方向、幅度、焦距感）、批量处理以及命令行与 Python API 两种调用方式，输出适合社交媒体、视频封面和展示页的循环素材。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-17 · 当前星标 ★ 1579

技术标签

computer-vision image-to-video

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 运行环境（项目为 Python 编写）
推荐 NVIDIA 显卡（如 RTX 3060 级别），可跑满 8K 50fps 渲染
可访问互联网，用于查阅官方文档 https://depth.tremeschin.com/

安装与启动步骤

1阅读官方文档

README 未给出安装命令，只指向官方文档站，请先打开该页面确认最新安装与使用方式。
2检查 Python 环境

DepthFlow 是 Python 项目，先确认本机已装 Python 并可用 pip，版本要求以官方文档为准。
```
python --version
pip --version
```
3安装 depthflow 包

README 顶部给了 PyPI 徽章链接指向 depthflow 包，可用 pip 安装；若失败请改用官方文档给出的方式。
```
pip install depthflow
```
4准备素材并渲染

准备一张静态图片作为输入，按官方文档说明调用 CLI 或 Python API 生成视差视频，输出可无缝循环。