ID-V2V

视频换风格,人脸不换样

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 31 🐛 待处理 1 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 293
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

ID-V2V 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Eyeline-Labs
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型controllable-generation,relighting,video-editing,video-generation,video-to-video,videoediting,videogeneration
GitHub 星标★ 293
上线时间2026-07-14 00:00:00
代码更新2026-09-15
仓库体积196.8 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

ID-V2V 是 SIGGRAPH Asia 2026 论文的官方实现,专注于身份保持的视频重风格化(Identity-preserving Video Restylization)。它解决的是在将视频转换为不同风格(如动漫、油画等)时,如何保持人物身份特征一致性的问题,避免风格迁移导致的面部变形或身份丢失。核心能力包括可控生成、重打光(relighting)和视频到视频(V2V)编辑。通过输入一个视频和参考风格,模型能够输出风格化但身份不变的新视频,同时保持时间上的连贯性。项目基于 Python 实现,技术栈涵盖可控生成、视频编辑和视频生成,适合用于影视后期、虚拟内容创作等场景。目前处于早期阶段,代码和文档正在完善中。

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 ★ 293

核心亮点

  • 身份保持:专门优化视频风格化中的人脸身份一致性,避免常见变形问题
  • 学术背书:SIGGRAPH Asia 2026 论文官方实现,算法有理论支撑
  • 多技术融合:集成可控生成、重打光和视频编辑,功能覆盖全面

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持待观察
  • 依赖重,部署门槛可能较高

适用场景

  • 影视后期:将实拍视频转换为特定艺术风格,保持演员身份
  • 虚拟内容创作:生成风格化虚拟主播或角色视频
  • 广告与营销:快速制作风格化产品演示视频

替代项目

AnimateDiff、ControlVideo、VideoComposer

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