Video-P2P

用一句话改视频，AI 帮你保持画面连贯

Video-P2P 是一个基于 Stable Diffusion 的视频编辑工具，通过控制交叉注意力机制实现文本驱动的视频编辑。它解决了传统视频编辑需要逐帧处理、难以保持时间一致性的问题，让用户只需输入文本描述，即可将视频中的物体或场景替换为新的内容，同时保持视频的时序连贯性。核心能力包括：利用预训练的 Stable Diffusion 模型，通过注入文本到视频的交叉注意力图，实现对特定对象的语义编辑；支持对视频中单个或多个对象的替换、属性修改等操作；在编辑过程中保持视频背景和运动结构不变。该项目是早期研究性代码，适合对扩散模型视频编辑感兴趣的开发者进行学习和实验。

开源 unknown 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 430
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类图像生成
开发团队JIA-Lab-research
所属国家
官网地址https://video-p2p.github.io
GitHubhttps://github.com/JIA-Lab-research/Video-P2P
定价模式unknown
价格说明项目为研究性演示，官网提供在线Demo，但未明确收费信息。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型generative-model,image-editing,stable-diffusion,text-driven-editing,video-editing
GitHub 星标★ 430
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-03-19 00:00:00
最近更新2026-08-20 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2

使用教程

核心亮点

  • 基于 Stable Diffusion，无需训练，直接利用预训练模型进行编辑
  • 通过交叉注意力控制，能精准定位并编辑视频中的特定对象
  • 保持视频时序一致性，避免逐帧编辑带来的闪烁问题

不足之处

  • 代码为研究原型，工程化程度低，依赖特定环境配置
  • 文档和社区支持有限，使用门槛较高

适用场景

  • 影视后期中快速替换视频中的物体或角色
  • 创意短视频制作中改变场景元素以匹配文案
  • 学术研究：探索扩散模型在视频编辑中的应用

替代项目

Runway Gen-2、Deforum Stable Diffusion、Tune-A-Video

项目介绍

Video-P2P 是视频领域的开源项目，由 JIA-Lab-research 开发，2023 年首次发布。

它收录于视频分类，该分类目前共有 473 个项目，GitHub 星标数为 430。

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 2026-08-20。项目为研究性演示，官网提供在线Demo，但未明确收费信息。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：影视后期中快速替换视频中的物体或角色。同类可对比的替代方案包括 Runway Gen-2、Deforum Stable Diffusion、Tune-A-Video。

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