Gen-L-Video

用多文本拼接生成长视频，时间协同去噪无缝衔接

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 33 🐛 待处理 16 👀 关注 16
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 307
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，可免费使用和修改，无付费版本。

项目预览

Gen-L-Video 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队G-U-N
GitHubhttps://github.com/G-U-N/Gen-L-Video
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可，可免费使用和修改，无付费版本。
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Jupyter Notebook
技术栈/模型diffusion-models,long-video-generation,stable-diffusion,text-to-video,text2video,video-editing,video-generation
GitHub 星标★ 307
上线时间2023-05-30 00:00:00
代码更新2025-10-19
仓库体积954.5 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3

项目介绍

Gen-L-Video 是一个基于扩散模型的多文本到长视频生成与编辑的开源项目，对应论文《Gen-L-Video: Multi-Text to Long Video Generation via Temporal Co-Denoising》。它主要解决现有文本到视频模型只能生成短视频、且难以支持多文本分段编辑的问题。核心能力是通过时间协同去噪（Temporal Co-Denoising）机制，将多个短视频片段无缝拼接成长视频，同时支持在视频不同段落应用不同的文本提示，实现内容变化和风格统一。项目基于 Stable Diffusion 等扩散模型，提供了视频生成和编辑的完整流程，包括对现有视频进行局部修改、扩展时长等。技术栈涉及 Jupyter Notebook 示例，适合研究者复现和二次开发。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 307

核心亮点

  • 提出时间协同去噪方法，解决多文本长视频生成中的片段衔接问题
  • 支持视频编辑，可对已有视频进行局部修改和时长扩展
  • 基于 Stable Diffusion，生态兼容性好，便于集成现有模型

不足之处

  • 项目为早期研究代码，文档和社区支持待观察
  • 依赖 Jupyter Notebook，工程化程度较低，部署使用门槛较高

适用场景

  • 研究者复现论文，探索多文本视频生成方法
  • 创作者对现有视频进行多段文本驱动的编辑和扩展
  • 开发基于扩散模型的视频生成工具，需长视频能力

替代项目

ModelScope Text-to-Video、VideoFusion、CogVideo

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