LUMIERE 是视频领域的开源项目，由 kyegomez 开发，2024 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 52。
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 2025-11-19。MIT许可证，完全免费，需自行部署。
它主要面向的使用场景是：学术研究：复现论文实验，验证时空扩散模型效果。同类可对比的替代方案包括 VideoCrafter、ModelScope Text-to-Video、AnimateDiff。
LUMIERE
用文本直接生成连贯视频，复现谷歌时空扩散模型
LUMIERE 是 Google Research 论文《A Space-Time Diffusion Model for Video Generation》的非官方实现，旨在将文本描述转换为高质量视频。它解决了文本到视频生成中时间一致性和运动自然度不足的问题，通过时空扩散模型联合建模空间与时间维度，生成连贯流畅的视频序列。核心能力包括：基于文本提示生成短视频、支持多种视频生成任务（如视频编辑、图像动画等）、提供灵活的扩散采样流程。项目基于 Python 和 PyTorch，代码结构清晰，适合研究者复现论文结果或二次开发。目前处于早期阶段，功能尚不完善，但为视频生成领域提供了有价值的参考实现。
开源
free
视频生成
GitHub 星标
★ 52
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类视频生成
开发团队kyegomez
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agents,ai,artificial-intelligence,machine-learning,multi-modal,swarms,text-to-video,ttv
GitHub 星标★ 52
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-02-05 00:00:00
最近更新2025-11-19 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
- 忠实复现论文核心架构，时空联合建模提升视频连贯性
- 代码模块化设计，便于替换数据集或调整采样参数
- 支持多种视频任务（如文本到视频、图像动画），扩展性强
不足之处
- 文档/社区待观察
- 依赖较重，需较高显存和计算资源
适用场景
- 学术研究：复现论文实验，验证时空扩散模型效果
- 创意内容生成：快速生成概念视频或动画原型
- 教学演示：学习视频生成模型的技术实现
替代项目
VideoCrafter、ModelScope Text-to-Video、AnimateDiff
项目介绍
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