STCDiT

复杂运动下视频增强,时间稳定结构保真

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 2 🐛 待处理 9 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 78
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费

项目预览

STCDiT 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JyChen9811
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型diffusion,diffusion-transformer,flow-matching,super-resolution,video,video-generation,video-super-res
GitHub 星标★ 78
上线时间2025-11-20 00:00:00
代码更新2026-10-31
仓库体积104.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

STCDiT 是一个面向真实世界视频增强与 AIGC 增强的扩散 Transformer 模型,核心解决视频超分辨率与生成内容在复杂运动下的时间稳定性和结构保真问题。它基于扩散模型与流匹配技术,通过时空一致性建模,在视频修复、超分和生成增强任务中保持帧间连贯,避免闪烁和结构畸变。项目提供完整的训练和推理代码,支持自定义视频增强流程,适用于低清视频修复、AI 生成视频的后期优化等场景。作为 CVPR 2026 的早期开源项目,其技术路线新颖,但当前星标较少,社区生态和文档仍在完善中。

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 ★ 78

核心亮点

  • 基于扩散 Transformer 与流匹配,技术路线前沿
  • 专注复杂运动场景的视频增强,时间稳定性强
  • 支持视频超分与 AIGC 增强,应用场景明确

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 早期项目,星标少,可能缺少成熟使用案例

适用场景

  • 低清视频修复与超分辨率
  • AI 生成视频的后期质量增强
  • 复杂运动场景的视频稳定化处理

替代项目

BasicVSR、Real-ESRGAN、Stable Video Diffusion

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