FlashVideo

高效生成高分辨率视频，先整体后细节，省算力不省画质

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 31 🐛 待处理 14 👀 关注 10
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 488
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

FlashVideo 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FoundationVision
官网地址https://foundationvision.github.io/flashvideo-page
GitHubhttps://github.com/FoundationVision/FlashVideo
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，完全免费，可自行部署使用。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,efficient-generative-model,generative-models,text-to-video,video-generation
GitHub 星标★ 488
上线时间2025-02-07 00:00:00
代码更新2025-03-05
仓库体积1.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数1

项目介绍

FlashVideo 是一个面向高效高分辨率视频生成的开源项目，源自 AAAI-2026 论文。它针对现有视频扩散模型在生成高分辨率视频时计算成本高、细节保真度不足的问题，提出了一种从整体保真度到细节的流动式生成框架。核心能力包括：通过两阶段生成策略，先以较低分辨率快速生成视频的整体结构和运动，再在更高分辨率下精细补充细节，从而在保证视频质量的同时显著降低计算开销。项目基于 Python 实现，采用扩散模型架构，支持文本到视频的生成任务。其技术亮点在于效率与质量的平衡，适合研究高效视频生成算法的开发者使用。目前项目处于早期阶段，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 ★ 488

使用教程

难度：高级 约 70 分钟 部署方式：本地GPU 5 步

环境要求

  • CUDA 显卡
  • Python 3.10+
  • 较大显存

安装与启动步骤

  1. 1装依赖

    按清单装，含视频处理组件。

    pip install -r requirements.txt

  2. 2建权重目录

    脚本默认往这个目录下。

    mkdir -p ./checkpoints

  3. 3下权重

    用命令行工具下。

    huggingface-cli download --local-dir ./checkpoints FoundationVision/FlashVideo

  4. 4跑推理脚本

    仓库给了具体分辨率与时长的脚本。

    bash inf_270_1080p.sh

  5. 5看长视频连贯性

    重点看镜头切换处有没有崩。

如何确认成功

生成一段数十秒的高分辨率视频，镜头切换处画面连贯、主体没有突变

注意事项

  • 它做的是长时长高分辨率视频生成，难点在时长拉长后的连贯性。
  • 权重与代码分离，注意目录结构要对。
  • 长视频对显存要求高，先跑短时长验证。
  • 镜头切换处是最容易崩的地方，验收要盯。

核心亮点

  • 两阶段生成策略，先低分辨率捕捉结构，再高分辨率补细节，兼顾效率与质量
  • 针对高分辨率视频生成的计算瓶颈进行优化，降低显存和推理时间
  • 基于扩散模型，支持文本到视频，技术路线有论文支撑

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和示例可能不完善
  • 依赖特定硬件和框架，部署门槛待观察

适用场景

  • 研究高效视频生成算法，对比现有扩散模型
  • 在资源受限环境下生成高分辨率视频内容
  • 作为文本到视频生成的基础框架进行二次开发

替代项目

CogVideo、ModelScope Text-to-Video、AnimateDiff

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