OmniShow 是视频领域的开源项目，由 Correr-Zhou 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于视频分类，该分类目前共有 473 个项目，GitHub 星标数为 472。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-15。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：研究人-物交互视频生成算法。同类可对比的替代方案包括 VideoPoet、AnimateAnyone、MagicAnimate。
OmniShow
一键生成自然的人-物交互视频，让AI视频更真实
OmniShow 是字节跳动推出的统一视频生成模型，专注于人-物交互（HOI）视频生成，论文发表于 ICML 2026。它基于扩散模型（DiT/MMDiT）架构，旨在解决现有视频生成模型在复杂人物与物体交互场景中动作不自然、交互不准确的问题。核心能力包括：支持文本/图像条件生成高质量交互视频，统一处理多种交互类型，并通过大规模多模态训练提升生成视频的物理合理性和时间一致性。项目提供完整的训练和推理代码，适合研究者和开发者用于探索人-物交互视频生成的前沿技术。
开源
unknown
视频生成
GitHub 星标
★ 472
维护状态
维护中
是否开源
是
定价模式
unknown
项目数据
分类视频生成
开发团队Correr-Zhou
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
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aigc,computer-vision,deep-learning,diffusion-models,dit,icml,icml-2026,large-models,mmdit,multimodal-ai,multimodal-deep-learning,video-generation,visual-generation
GitHub 星标★ 472
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-03-04 00:00:00
最近更新2026-09-15 00:00:00
维护状态维护中
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2
使用教程
核心亮点
- 专注人-物交互这一细分领域，解决现有模型交互不自然的核心痛点
- 基于DiT/MMDiT架构，技术方案先进，有字节跳动研究背书
- 提供完整代码和论文，便于复现和二次开发
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
- 训练和推理资源需求较高，普通开发者难以直接上手
适用场景
- 研究人-物交互视频生成算法
- 生成用于影视预演或广告的交互视频片段
- 辅助机器人或具身智能的交互行为模拟
替代项目
VideoPoet、AnimateAnyone、MagicAnimate
项目介绍
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