Video-Motion-Customization

给视频生成装上运动控制器,让动作随你定制

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 7 🐛 待处理 9 👀 关注 11
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 200
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,需自行部署使用。

项目预览

Video-Motion-Customization 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HyeonHo99
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,需自行部署使用。
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customization,cvpr,diffusion-models,text-to-video,video-diffusion-model,video-editing,video-generation
GitHub 星标★ 200
上线时间2023-11-29 00:00:00
代码更新2024-03-29
仓库体积1.7 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Video-Motion-Customization(VMC)是一个基于扩散模型的视频运动定制工具,核心解决文本到视频生成中运动模式难以精确控制的问题。它通过引入时间注意力适配(Temporal Attention Adaption)机制,在不改变预训练模型主体结构的前提下,对时间层进行轻量级微调,从而将参考视频中的特定运动模式(如动作、姿态变化)迁移到新生成的视频中,同时保持背景和物体外观的一致性。项目提供了完整的训练和推理代码,支持用户自定义运动模板,适用于视频编辑、动画制作等场景。该工作发表于CVPR 2024,代码基于PyTorch实现,当前处于早期阶段,星标数较少,但技术路线具有创新性,为视频生成中的运动控制提供了新思路。

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 ★ 200

核心亮点

  • 提出时间注意力适配机制,仅微调时间层即可实现运动迁移,参数效率高
  • 支持参考视频运动提取与再生成,实现运动与外观解耦控制
  • 基于CVPR 2024论文,技术方案有学术背书,代码结构清晰

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和示例较少,上手门槛较高
  • 依赖预训练模型,训练和推理资源消耗较大

适用场景

  • 视频编辑中替换或定制人物动作
  • 动画制作中复用既有运动模板
  • 研究扩散模型运动控制机制

替代项目

MotionDirector、ControlVideo、VideoComposer

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