VideoCoF 是视频领域的开源项目，由 knightyxp 开发，2025 年首次发布。
它收录于视频分类，该分类目前共有 472 个项目，GitHub 星标数为 210。
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 2026-09-09。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：影视后期中长镜头剪辑与特效替换。同类可对比的替代方案包括 VideoComposer、ControlVideo、Tune-A-Video。
VideoCoF
长视频编辑不乱套，时序推理保连贯
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。
开源
unknown
视频生成
GitHub 星标
★ 210
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
unknown
项目数据
分类视频生成
开发团队knightyxp
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
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diffusion-models,long-video-editing,long-video-generation,video-diffusion-transformers,video-editing,video-generation,video-to-video
GitHub 星标★ 210
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-12-07 00:00:00
最近更新2026-09-09 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
- 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
项目介绍
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