DynamiCrafter

上传一张静态图,AI 让它动起来,生成自然流畅的视频。

DynamiCrafter 是一个基于视频扩散先验的开源图像动画工具,能将静态图片转换为动态视频。它解决了开放域图像动画中运动幅度小、动态性不足的问题,通过利用预训练视频扩散模型的强大生成能力,为静态图像注入合理的运动。核心能力包括:支持文本或图像引导的视频生成,能处理人物、物体、场景等多种开放域图像,生成的运动自然且幅度较大。该项目在 ECCV 2024 上被评为 Oral,提供了完整的训练和推理代码,支持自定义模型微调。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 3008
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类视频生成
开发团队Doubiiu
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,Apache-2.0许可,可免费使用和部署,无在线服务。
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image-animation,image-to-video,video-generation
GitHub 星标★ 3008
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-11-27 00:00:00
最近更新2026-09-19 00:00:00
维护状态低维护
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4

使用教程

难度:进阶 约 20 分钟 部署方式:本地安装 6 步

环境要求

  • 已安装 Anaconda 或 Miniconda(README 推荐用 Anaconda 建环境)
  • Python 3.8.5(README 明确指定 conda create 的版本)
  • 可正常访问 GitHub 与 pip 软件源
  • 已获取 DynamiCrafter 项目源码目录

安装与启动步骤

  1. 1获取项目源码

    把仓库克隆到本地,后续所有安装命令都要在项目根目录下执行。

    git clone https://github.com/Doubiiu/DynamiCrafter.git
  2. 2进入项目目录

    切换工作目录到刚克隆下来的仓库文件夹,确保能找到 requirements.txt。

    cd DynamiCrafter
  3. 3创建 Conda 环境

    README 推荐的方式:新建名为 dynamicrafter 的环境,Python 版本固定为 3.8.5。

    conda create -n dynamicrafter python=3.8.5
  4. 4激活环境

    激活新建的环境,之后的 pip install 必须在这个环境内执行,否则依赖会装到 base 里。

    conda activate dynamicrafter
  5. 5安装依赖

    在项目根目录按 requirements.txt 安装全部 Python 依赖,耗时较长请耐心等待。

    pip install -r requirements.txt
  6. 6在线 Demo 试用

    若只想先看效果、不想本地安装,README 提供了 Hugging Face Space 与 Colab 等在线 Demo 入口。

如何确认成功

执行 conda activate dynamicrafter 能成功切换环境,且 pip install -r requirements.txt 全程无报错、依赖安装完成。

常见问题

Q:没有 NVIDIA 显卡能跑吗?

A:README 节选未给出显存和硬件要求。想快速体验可先用 README 中列出的 Hugging Face Space 或 Colab Demo 在线运行。

Q:pip 安装依赖太慢或超时怎么办?

A:可换用国内镜像源加速,例如在 pip install 命令后追加 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple,版本仍需与 requirements 保持一致。

Q:conda create 报错找不到 conda 命令?

A:说明本机未安装或未初始化 Anaconda/Miniconda,先安装并初始化 conda,再重新执行创建环境的命令。

Q:装好依赖后怎么生成视频?

A:README 节选只包含环境安装部分,推理与训练脚本请查看仓库 README 全文及其他文档,本教程不臆造命令。

注意事项

  • README 节选中仅提供了 Anaconda 环境安装说明,未给出推理/训练命令与模型权重下载方式,相关步骤需查阅仓库完整文档。
  • Python 版本按 README 要求固定为 3.8.5,随意升级可能导致依赖不兼容。
  • 所有命令都必须在 dynamicrafter 这个 conda 环境激活状态下执行。
  • 项目还提供 Hugging Face Space、Replicate、Colab 等在线 Demo,可作为本地部署前的快速验证。

核心亮点

  • 利用视频扩散先验,生成的运动幅度大且自然,远超传统图像动画方法
  • 支持开放域图像,人物、动物、风景等各类图片都能处理
  • 提供完整训练和推理代码,学术研究可复现,也支持自定义微调

不足之处

  • 推理速度较慢,生成视频需要较长时间,不适合实时应用
  • 对复杂场景或高动态运动可能产生伪影,需手动筛选

适用场景

  • 创意短视频制作,将静态照片或插画变成动态片段
  • 影视预可视化,快速生成动态分镜或概念演示
  • 社交媒体内容创作,为图片添加动态效果提升吸引力

替代项目

AnimateDiff、Stable Video Diffusion、SVD-XT

项目介绍

DynamiCrafter 是视频领域的开源项目,由 Doubiiu 开发,2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(3,008)位列前 30%,在视频分类的 472 个项目里位列前 10%。

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 2026-09-19。Apache-2.0许可,可免费使用和部署,无在线服务。

它主要面向的使用场景是:创意短视频制作,将静态照片或插画变成动态片段。同类可对比的替代方案包括 AnimateDiff、Stable Video Diffusion、SVD-XT。

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