millivid

让AI生成的长视频不再跳帧变脸,保持前后一致

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 12 🐛 待处理 1 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 118
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源代码,免费使用

项目预览

millivid 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dcharatan
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源代码,免费使用
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MIT
主要语言Python
GitHub 星标★ 118
上线时间2026-06-01 00:00:00
代码更新2026-09-24
仓库体积242.9 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态维护中
收录时间2026-09-29
浏览次数2

项目介绍

MilliVid 是论文《MilliVid: Adaptive Latents for Long-Range Consistency in Video Generation》的官方实现,面向视频生成中的长程一致性难题。现有扩散类视频模型在生成较长片段时,常出现主体漂移、外观突变、动作断裂等问题,根源在于固定隐表示难以同时兼顾短期细节与长期稳定。该项目提出自适应隐表示机制,让模型在不同时间尺度上动态调整潜变量,从而在保持画面细节的同时维持跨帧的语义与外观一致。代码基于 Python,采用主流扩散训练与推理框架,提供论文对应的训练、采样与评测流程,属于研究型早期项目,适合复现实验与二次开发。

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 2026-09-29 · 当前星标 ★ 118

核心亮点

  • 针对长视频生成中的长程一致性提出自适应隐表示方案,有明确论文支撑
  • 提供官方训练与推理代码,便于复现和对比实验
  • 基于 Python 与主流扩散生态,接入现有视频生成流程成本较低

不足之处

  • 项目处于早期,星标仅 114,社区与文档积累有限
  • 依赖论文配套权重与数据,开箱即用体验可能不足

适用场景

  • 学术研究复现长视频一致性算法
  • 在自有视频生成管线中集成自适应隐表示模块
  • 对比不同长程一致性方案的实验基准

替代项目

Open-Sora、CogVideoX、AnimateDiff

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