awesome-text-to-video

一文摸清文生视频技术全家桶，从论文到代码快速上车

这是一个关于文本生成视频（Text-to-Video）领域的精选资源列表，本质上是一份技术综述。项目系统梳理了该方向的研究论文、开源模型、数据集和工具，覆盖从早期基于GAN的方法到近期扩散模型（如Video Diffusion、ModelScope等）的演进。它解决的是该领域信息分散、入门门槛高的问题，为研究人员和开发者提供了一条清晰的学习路径。核心能力包括：按技术路线分类整理论文、标注关键模型与代码仓库、汇总常用数据集与评估指标，并持续更新以追踪前沿进展。对于希望快速了解文生视频技术全貌、寻找可复现基线或调研最新工作的用户，这是一个高价值的起点。

开源 free 图像生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 745
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类图像生成
开发团队jianzhnie
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/jianzhnie/awesome-text-to-video
定价模式free
价格说明开源项目，无在线服务，需自行部署，完全免费。
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aigc,image-generation,text-to-image,text-to-video,video-generation
GitHub 星标★ 745
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-03-29 00:00:00
最近更新2026-09-17 00:00:00
维护状态活跃
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

  • 分类清晰，按技术路线（GAN、扩散等）组织，便于按图索骥
  • 收录了主流模型（如ModelScope、VideoCrafter）的论文与代码链接，实用性强
  • 持续更新，能反映领域最新进展，适合做技术调研

不足之处

  • 项目偏资源导航，缺乏深度技术对比和实验数据
  • 部分条目链接可能失效，维护依赖社区贡献
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 科研人员快速了解文生视频领域研究脉络
  • 开发者寻找可用的开源模型和代码基线
  • 技术决策者评估该领域技术成熟度与选型

替代项目

awesome-video-generation、awesome-diffusion-models、VideoCrafter

项目介绍

awesome-text-to-video 是视频领域的开源项目，由 jianzhnie 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 745。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-17。无在线服务，需自行部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：科研人员快速了解文生视频领域研究脉络。同类可对比的替代方案包括 awesome-video-generation、awesome-diffusion-models、VideoCrafter。

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