DiffusionAsShader

像写着色器一样控制视频生成，相机、物体、运动随心调

DiffusionAsShader 是 SIGGRAPH 2025 论文的官方实现，提出将视频扩散模型视为可编程着色器，实现 3D 感知的视频生成控制。它解决传统视频生成中相机运动、物体操作和运动迁移难以精确控制的问题，通过将 3D 控制信号注入扩散过程，让用户像编写着色器一样灵活控制视频内容。核心能力包括：相机轨迹控制、物体 3D 操作（旋转/平移/缩放）、运动重定向与迁移，以及基于 3D 感知的编辑。项目基于 Python 和 PyTorch，提供推理代码和预训练模型，支持从单张图像生成受控视频，适用于动画制作、虚拟制片和内容创作等场景。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 840
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类视频生成
开发团队IGL-HKUST
所属国家
官网地址https://igl-hkust.github.io/das
GitHubhttps://github.com/IGL-HKUST/DiffusionAsShader
定价模式free
价格说明开源项目，提供在线演示页面，可免费体验，代码开源，无付费版本。
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3d-generation,camera-control,motion-retargeting,motion-transfer,object-manipulation,video-generation
GitHub 星标★ 840
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-01-07 00:00:00
最近更新2026-09-22 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3

使用教程

核心亮点

  • 支持精细的相机轨迹控制，可生成 3D 感知的视角变化视频
  • 提供物体操作与运动重定向能力，实现复杂动作迁移
  • 基于 SIGGRAPH 2025 论文，技术方案经过学术验证

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖较多 3D 视觉库，环境配置门槛较高

适用场景

  • 影视预演与虚拟制片，快速生成带相机运动的镜头
  • 动画角色动作迁移，将参考动作应用到新角色
  • 电商产品展示，控制物体旋转生成动态展示视频

替代项目

AnimateDiff、MotionCtrl、CameraCtrl

项目介绍

DiffusionAsShader 是视频领域的开源项目，由 IGL-HKUST 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（840）位列前 30%，在视频分类中处于中上游。

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 2026-09-22。提供在线演示页面，可免费体验，代码开源，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：影视预演与虚拟制片，快速生成带相机运动的镜头。同类可对比的替代方案包括 AnimateDiff、MotionCtrl、CameraCtrl。

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