LynnReal-Omni

一个框架搞定文生视频到长视频流式生成，四步出片

LynnReal-Omni 是一个把多种视频生成与编辑能力统一到同一框架的开源项目，基于 Python 实现。它试图解决视频生成领域模型碎片化的问题：文生视频、图生视频、人体与手部姿态引导生成、结构控制、全参考生成、风格迁移、视频编辑、退化视频修复以及流式长视频生成，这些任务通常需要不同模型分别处理，而该项目将它们收敛到单一框架内，并支持四步快速生成，降低推理耗时。技术栈涉及多模态、VAE、世界模型、视频数据集与基准测试等方向。项目目前星标约 196，属于早期阶段，适合研究者快速验证多任务视频生成思路，或作为统一视频生成基座的参考实现。

开源 free 视频生成

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GitHub 星标 ★ 196

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类视频生成

开发团队LynnReal-AI

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/LynnReal-AI/LynnReal-Omni

定价模式free

价格说明开源项目，无定价信息

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型benchmark,long-video-generation,multimodal,vae,video-dataset,video-generation,world-model

GitHub 星标★ 196

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-09-13 00:00:00

最近更新2026-09-19 00:00:00

维护状态活跃

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综合评分

收录时间2026-09-20

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使用教程

核心亮点

单框架覆盖文生视频、图生视频、姿态引导、风格迁移、视频编辑、退化修复、流式长视频等十余种任务，减少多模型拼接成本
支持四步快速生成，在推理效率上有明确优化方向
包含人体与手部姿态引导、结构控制等细粒度条件控制能力，适合对动作和构图有要求的场景

不足之处

项目星标约 196，处于早期阶段，社区规模与生态成熟度有限
多任务统一框架通常意味着单任务精度可能不及专用模型，实际效果需自行验证
文档、预训练权重与复现细节的完整度有待观察

适用场景

研究者快速验证多任务视频生成与编辑的统一架构
需要姿态或结构控制的短视频内容创作与动画预演
长视频流式生成与低质量视频修复的工程原型搭建

替代项目

Open-Sora、CogVideo、Wan2.1

项目介绍

LynnReal-Omni 是一个视频生成领域的开源项目，官方简介：LynnReal-Omni brings text-to-video, image-to-video, human- and hand-pose guided generation, structural control, omni-reference generation, style transfer, video editing, degraded-video restoration and streaming long-video generation into a single framework, all at four-step fast generation.。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 196 星标。

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