从参考视频提取运动，定制任意新视频的动作模式。
MotionInversion 是 SIGGRAPH 2025 的官方实现，专注于视频定制中的运动反演技术。它解决的是视频生成中运动模式难以精确控制和迁移的问题，允许用户从参考视频中提取特定的运动模式，并将其应用到新的内容生成中，实现运动层面的定制化。核心能力包括运动反演、运动编辑和视频重定向，支持细粒度的运动控制，无需重新训练模型即可实现风格化运动迁移。项目基于 Python，提供完整的训练和推理代码，适合研究者和开发者探索视频生成中的运动控制。
Motion Diffusion Model、ControlVideo、VideoComposer
MotionInversion 是视频领域的开源项目，由 EnVision-Research 开发，2024 年首次发布。
它收录于视频分类，该分类目前共有 473 个项目，GitHub 星标数为 154。
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 2026-08-04。提供官方实现，可自行部署，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：影视制作中动作捕捉与重定向。同类可对比的替代方案包括 Motion Diffusion Model、ControlVideo、VideoComposer。
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