VideoCoF

长视频编辑不乱套,时序推理保连贯

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 15 🐛 待处理 2 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 210
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

VideoCoF 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knightyxp
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
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diffusion-models,long-video-editing,long-video-generation,video-diffusion-transformers,video-editing,video-generation,video-to-video
GitHub 星标★ 210
上线时间2025-12-07 00:00:00
代码更新2026-10-06
仓库体积15.4 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

VideoCoF 是一个面向长视频编辑的统一框架,由 CVPR 2026 Highlight 论文提出。它解决现有视频编辑模型难以处理长序列、时序一致性差的问题,核心能力包括:通过时间推理器(Temporal Reasoner)对长视频进行全局理解,将编辑指令与视频内容对齐,并采用分层编辑策略生成连贯的长视频。项目基于扩散模型和视频扩散 Transformer,支持文本引导的视频编辑、长视频生成与编辑,并提供完整的训练与推理代码。其创新在于将时序推理与编辑过程结合,提升长视频编辑的语义一致性和时间连贯性,适用于影视后期、内容创作等场景。

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 ★ 210

核心亮点

  • 提出时间推理器,显著提升长视频编辑的时序一致性
  • 统一框架支持编辑与生成,适配多种视频任务
  • 基于扩散 Transformer,技术栈前沿,代码开源可复现

不足之处

  • 项目早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖大规模计算资源,推理成本可能较高

适用场景

  • 影视后期中长镜头剪辑与特效替换
  • 用户生成内容(UGC)的长视频风格化编辑
  • 视频内容创作中的语义级修改(如改动作、换场景)

替代项目

VideoComposer、ControlVideo、Tune-A-Video

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