用多文本拼接生成长视频，时间协同去噪无缝衔接
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。
ModelScope Text-to-Video、VideoFusion、CogVideo
Gen-L-Video 是视频领域的开源项目，由 G-U-N 开发，2023 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 307。
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 2026-08-20。Apache-2.0许可，可免费使用和修改，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：研究者复现论文，探索多文本视频生成方法。同类可对比的替代方案包括 ModelScope Text-to-Video、VideoFusion、CogVideo。
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