RefAlign

让视频生成严格跟随参考图，身份不跑偏

RefAlign 是一个用于参考视频生成的表示对齐框架，旨在解决现有视频扩散模型在生成时难以保持参考对象外观一致性的问题。它通过引入表示对齐机制，将参考图像或视频的特征与生成过程的潜在表示进行对齐，从而提升生成视频中目标对象的身份保持和细节还原能力。项目基于 PyTorch 实现，支持可控生成和扩散模型，核心能力包括参考特征注入、跨模态对齐训练以及多场景适配。该工作已被 ECCV 2026 接收，提供了官方实现，适合研究者和开发者用于定制化视频生成任务。

开源 unknown 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 475
维护状态 较活跃
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类视频生成
开发团队gudaochangsheng
所属国家
官网地址https://gudaochangsheng.github.io/RefAlign-Page
GitHubhttps://github.com/gudaochangsheng/RefAlign
定价模式unknown
价格说明项目为ECCV 2026论文官方实现，提供在线项目页面，但未明确收费信息，定价待确认。
访问状态
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型controllable-generation,diffusion-models,reference-alignment,reference-to-video,repa,representation-alignment,representation-learning,subject-to-video,text-image-generation,video-generation
GitHub 星标★ 475
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-03-17 00:00:00
最近更新2026-09-21 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2

使用教程

核心亮点

  • 提出 RepA 表示对齐方法，显著提升参考对象在生成视频中的身份一致性
  • 官方 PyTorch 实现，代码结构清晰，便于二次开发
  • 支持可控生成，可灵活适配不同参考输入和扩散模型

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持待观察
  • 依赖扩散模型训练资源，推理成本较高

适用场景

  • 角色一致性视频生成（如数字人、动画角色）
  • 商品展示视频制作（保持商品外观统一）
  • 影视预演和创意内容生成（基于参考图生成动态场景）

替代项目

AnimateAnyone、DreamPose、ControlVideo

项目介绍

RefAlign 是视频领域的开源项目，由 gudaochangsheng 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于视频分类，该分类目前共有 473 个项目，GitHub 星标数为 475。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-21。项目为ECCV 2026论文官方实现，提供在线项目页面，但未明确收费信息，定价。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：角色一致性视频生成（如数字人、动画角色）。同类可对比的替代方案包括 AnimateAnyone、DreamPose、ControlVideo。

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