LUMIERE

用文本直接生成连贯视频,复现谷歌时空扩散模型

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 5 🐛 待处理 1 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 52
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,MIT许可证,完全免费,需自行部署。

项目预览

LUMIERE 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kyegomez
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
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
上线时间2024-02-05 00:00:00
代码更新2025-01-27
仓库体积2.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

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。

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 ★ 52

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

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