Hotshot-XL

输入文字，秒出动态GIF，无需剪辑

Hotshot-XL 是一个基于 Stable Diffusion XL 的文本生成 GIF 模型，由 Hotshot 团队开发。它解决了文本到动态图像生成的问题，用户只需输入文字描述，即可生成对应的短动画（GIF）。该模型在 SDXL 的基础上进行训练，能够生成高质量、连贯的动画序列。核心能力包括：文本到 GIF 的端到端生成、支持自定义动画长度和风格、与 SDXL 生态兼容。它特别适合快速制作表情包、创意动图、短视频素材等场景，降低了动画制作的门槛，无需专业视频编辑技能。

开源 unknown 视频生成

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GitHub 星标 ★ 1111

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类视频生成

开发团队hotshotco

所属国家

官网地址https://hotshot.co

GitHubhttps://github.com/hotshotco/Hotshot-XL

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型ai,hotshot,hotshot-xl,sdxl,text-to-gif,text-to-video,text-to-video-generation

GitHub 星标★ 1111

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-10-03 00:00:00

最近更新2026-09-10 00:00:00

维护状态低维护

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4

使用教程

难度：进阶约 30 分钟部署方式：本地安装 8 步

环境要求

Python 3 环境（具备 python3 与 pip）
建议使用 Linux/macOS 终端（README 中激活命令为 source venv/bin/activate）
已安装 git-lfs，用于拉取 Hugging Face 上的模型权重
磁盘空间需足够存放 Hotshot-XL 与 SDXL-512 两套模型权重
可访问 Hugging Face 与 GitHub 的网络环境

安装与启动步骤

1获取项目代码

把项目源码克隆到本地，后续所有命令都在项目根目录下执行。
```
git clone https://github.com/hotshotco/Hotshot-XL
cd Hotshot-XL
```
2升级并安装虚拟环境

先升级 pip 的 virtualenv 包，README 的 Environment Setup 第一步。
```
pip install virtualenv --upgrade
```
3创建虚拟环境

用当前 python3 创建一个名为 venv 的隔离环境，避免污染系统包。
```
virtualenv -p $(which python3) venv
```
4激活虚拟环境

激活后终端提示符前会出现 (venv)，后续安装都装进该环境。
```
source venv/bin/activate
```
5安装项目依赖

按 requirements.txt 安装 Hotshot-XL 所需的 Python 依赖，耗时较长。
```
pip install -r requirements.txt
```
6安装 git-lfs

模型权重是 LFS 大文件，必须先执行该命令，否则拉取到的是指针文件。
```
git lfs install
```
7下载 Hotshot-XL 权重

从 Hugging Face 克隆 Hotshot-XL 模型仓库，体积较大需耐心等待。
```
git clone https://huggingface.co/hotshotco/Hotshot-XL
```
8下载 SDXL-512 基础模型

Hotshot-XL 需搭配 SDXL 模型使用，README 推荐再拉取 SDXL-512。
```
git clone https://huggingface.co/hotshotco/SDXL-512
```

如何确认成功

README 未提供启动脚本；完成依赖安装且两个模型仓库成功拉取到本地（非 LFS 指针文件）即视为环境就绪。

常见问题

Q：为什么下载的模型文件很小？

A：因为没有装 git-lfs。需先安装 git-lfs 并执行 git lfs install，再重新克隆 Hugging Face 模型仓库，否则拿到的是 LFS 指针文件。

Q：一定要用 README 里的 SDXL-512 吗？

A：不是。Hotshot-XL 可与任意微调过的 SDXL 模型配合生成 GIF，README 只是推荐搭配 512x512 微调的 SDXL 模型效果更好。

Q：能生成我自己的形象或风格吗？

A：可以。直接加载你自己基于 SDXL 的 LORA 即可生成个性化主体的 GIF，无需微调 Hotshot-XL 本身。

Q：生成的 GIF 有多长？

A：Hotshot-XL 的训练设定是 1 秒、8 FPS 的 GIF，并支持多种宽高比。

Q：能控制画面构图吗？

A：可以。Hotshot-XL 兼容 SDXL ControlNet，可用它来控制生成 GIF 的构图与布局。

注意事项

模型权重通过 git-lfs 从 Hugging Face 拉取，克隆前务必先完成 git lfs install。
README 只给出环境搭建与权重下载说明，未提供推理/启动命令，实际生成需参考官方模型卡或仓库示例脚本。
激活虚拟环境的命令为 Linux/macOS 写法，Windows 下需使用 venv 对应的激活脚本。
两套模型权重体积较大，请预留充足磁盘空间与下载时间。

核心亮点

基于SDXL，生成质量高，动画连贯性好
支持自定义动画长度和风格，灵活性强
与SDXL生态兼容，可复用现有模型和工具

不足之处

文档/社区待观察
生成GIF分辨率可能受限于模型，高分辨率场景需额外处理

适用场景

社交媒体表情包和创意动图制作
快速生成短视频素材或广告动图
游戏和UI设计中的动态元素原型

替代项目

AnimateDiff、ModelScope Text-to-Video、CogVideo

项目介绍

Hotshot-XL 是图像领域的开源项目，由 hotshotco 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,111）位列前 30%，在图像分类的 839 个项目里位列前 15%。

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 2026-09-10。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：社交媒体表情包和创意动图制作。同类可对比的替代方案包括 AnimateDiff、ModelScope Text-to-Video、CogVideo。

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