HiAR

长视频生成不跑偏，告别画面漂移

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 6 🐛 待处理 3 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 158
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

HiAR 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Jacky-hate
官网地址https://jacky-hate.github.io/HiAR
GitHubhttps://github.com/Jacky-hate/HiAR
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明项目为ECCV 2026论文的开源实现，提供项目主页展示，但未明确在线体验或定价信息。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型aigc,video-generation
GitHub 星标★ 158
上线时间2026-03-07 00:00:00
代码更新2026-07-23
仓库体积27.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

HiAR 是一个面向视频生成领域的开源项目，核心目标是解决自回归（AR）视频生成中的漂移问题。传统自回归模型在生成长视频时，由于误差累积会导致画面逐渐偏离初始状态，出现内容失真或风格漂移。HiAR 提出了一种无汇聚（sink-free）和抗漂移（anti-drift）的因果生成框架，通过改进模型架构和训练策略，在保持视频时序一致性的同时，显著降低长序列生成中的误差累积。项目基于 Python 实现，技术栈涉及 AIGC 和视频生成，目前处于早期研究阶段（ECCV 2026 投稿中）。其核心能力包括：设计无汇聚的因果注意力机制，避免信息瓶颈；引入抗漂移训练目标，增强长期生成的稳定性；支持高分辨率视频的连贯生成。该工作为视频生成领域提供了一种新的技术路径，尤其适用于需要长时间跨度、高一致性的视频创作场景。

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 ★ 158

技术标签

核心亮点

  • 提出无汇聚因果机制，从架构层面减少误差累积
  • 针对长视频生成漂移问题，提供明确的抗漂移训练方案
  • 研究思路新颖，有学术论文支撑（ECCV 2026）

不足之处

  • 项目处于早期阶段，代码和文档可能不完善
  • 社区规模小，使用和贡献者较少

适用场景

  • 长视频自动生成（如电影、纪录片）
  • 视频内容扩展与续写
  • 需要高时序一致性的视频编辑

替代项目

CogVideo、ModelScope Text-to-Video、AnimateDiff

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