DiffMorpher

用扩散模型让两张图丝滑变形,生成高质量过渡视频

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 50 🐛 待处理 16 👀 关注 10
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 510
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,代码公开,可自行部署使用,无收费计划。

项目预览

DiffMorpher 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Kevin-thu
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,无收费计划。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,image-editing,image-morphing,video-generation
GitHub 星标★ 510
上线时间2023-12-11 00:00:00
代码更新2024-04-24
仓库体积44.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

DiffMorpher 是 CVPR 2024 的官方实现,旨在利用扩散模型的能力实现高质量的图像变形(morphing)。传统图像变形方法在保持语义一致性和视觉质量上存在局限,DiffMorpher 通过结合扩散模型的强大生成能力,解决了变形过程中物体身份和纹理的保持问题。其核心能力包括:基于扩散模型的语义对齐和插值,支持图像到图像的平滑过渡,并能生成连贯的变形视频。项目提供了完整的训练和推理代码,支持用户自定义图像对进行变形,适用于创意内容生成、动画制作等场景。

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 ★ 510

使用教程

难度:进阶 约 60 分钟 部署方式:本地GPU 5 步

环境要求

  • CUDA 显卡
  • Python 3.8+

安装与启动步骤

  1. 1装依赖

    按清单装。

    pip install -r requirements.txt
  2. 2起交互界面

    带界面,调参数最直观。

    python app.py
  3. 3命令行跑一组

    给两张图生成过渡序列。

    python main.py --image_path_0 ./assets/Trump.jpg --image_path_1 ./assets/Biden.jpg
  4. 4调插值强度

    控制形变幅度,避免中途崩脸。

  5. 5只看中间帧

    过渡是否自然的关键在中间,不在首尾。

如何确认成功

给两张同类图片生成过渡序列,中间帧结构稳定,没有明显破碎或身份跳变

注意事项

  • 它做两张图之间的平滑形变过渡,靠扩散模型保证中间帧质量。
  • 过渡是否自然的关键在中间帧,验收要逐帧看。
  • 两张图差异过大时中间会崩,需要调参数。
  • 也支持用文字提示控制过渡方向。

核心亮点

  • 基于扩散模型,变形结果语义一致性强,身份和纹理保持好
  • 支持生成连贯视频,适合动画和创意内容制作
  • CVPR 2024 官方代码,学术认可度高,实现参考价值大

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖扩散模型推理,计算资源需求较高

适用场景

  • 创意图像编辑与艺术效果生成
  • 动画制作中的形状/纹理过渡
  • 视觉特效和广告内容生产

替代项目

StyleGAN2、U-GAT-IT、Recycle-GAN

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