Awesome-Video-Diffusion-Models

一榜在手，视频扩散模型研究全览

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 123 🐛 待处理 4 👀 关注 53

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 2330

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，无在线服务，需自行部署，全部功能免费。

项目预览

Awesome-Video-Diffusion-Models 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ChenHsing

GitHubhttps://github.com/ChenHsing/Awesome-Video-Diffusion-Models

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，全部功能免费。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

技术栈/模型awesome,awesome-list,diffusion,diffusion-models,survey,text-to-video,video,video-diffusion,video-diffusion-model,video-editing

GitHub 星标★ 2330

上线时间2023-08-01 00:00:00

代码更新2026-09-04

仓库体积166.1 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态维护中

收录时间2026-08-09

浏览次数2

项目介绍

这是一个关于视频扩散模型的精选资源列表，源自一篇发表在《计算机科学与技术评论》（CSUR）上的综述论文。项目系统梳理了视频扩散模型领域的核心研究，包括模型架构、训练策略、数据集、评估指标以及应用场景，并持续更新。它解决了该领域研究分散、入门门槛高的问题，为研究人员和开发者提供了一份结构化的导航图，涵盖从文生视频到视频编辑等前沿方向。项目按类别组织论文，并附有简要说明和链接，方便快速定位相关研究。

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 ★ 2330

技术标签

awesome awesome-list diffusion diffusion-models survey

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 5 分钟部署方式：本地安装 5 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

已安装 git（用于克隆仓库）
任意文本编辑器或 Markdown 阅读器
可访问 GitHub 与 arXiv 的网络环境

安装与启动步骤

1克隆资源仓库

把整个 awesome 列表仓库拉到本地，方便离线检索论文条目。README 未给出安装命令，此为通用 git 操作。
```
git clone https://github.com/ChenHsing/Awesome-Video-Diffusion-Models.git
```
2进入项目目录

切换到克隆下来的目录，仓库主体是 README 及分类列表文件，没有需要构建或安装的代码。
```
cd Awesome-Video-Diffusion-Models
```
3查看目录与文件

列出仓库文件，确认存在 README 等文档，README 中未提及任何脚本或依赖清单。
```
ls -la
```
4阅读分类列表

用编辑器打开 README，按类别浏览视频扩散模型论文，并顺着链接跳转到原文。
5阅读综述原文

README 顶部给出综述论文 arXiv 编号 2310.10647，建议先读论文再按列表中类别深入。