1获取项目代码
从 GitHub 克隆官方仓库到本地目录，后续命令都在该目录中执行。
git clone https://github.com/mayuelala/FollowYourPose.git
cd FollowYourPose2创建 conda 环境
README 指定使用 Python 3.8，环境名为 fupose，创建后需激活。
conda create -n fupose python=3.8
conda activate fupose3安装 Python 依赖
在已激活的 fupose 环境中安装 requirements.txt 里的全部依赖，耗时较长请耐心等待。
pip install -r requirements.txt4安装 xformers（可选）
README 建议 A100 安装 xformers 以节省显存和时间，但官方称其安装不稳定，可试下面对应 wheel。
wget https://github.com/ShivamShrirao/xformers-wheels/releases/download/4c06c79/xformers-0.0.15.dev0+4c06c79.d20221201-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install xformers-0.0.15.dev0+4c06c79.d20221201-cp38-cp38-linux_x86_64.whl5替代在线体验
README 提供 Colab、Hugging Face Spaces 和 OpenXLab 在线 Demo，本地环境装不动时可直接打开体验。
README 未给出本地启动或推理命令，无法据此验证；可打开官方 Colab 或 Hugging Face Space 在线 Demo 确认效果。
Q：必须安装 xformers 吗？
A：不是必须。README 称 xformers 推荐给 A100 GPU 使用，用于节省显存和运行时间，且官方表示其安装不太稳定，仅提供参考 wheel。
Q：训练需要什么硬件？
A：README 说明该方法在 CUDA 11 环境下，使用 accelerator 和 xformers 在 8 张 A100 上完成训练，显存要求较高。
Q：环境可以参照其他项目吗？
A：可以。README 指出本项目的环境与 Tune-A-video 类似，可参考其官方或非官方仓库的配置说明。
Q：没有本地显卡怎么办？
A：可直接使用 README 中提供的 Colab 笔记本、Hugging Face Spaces 或 OpenXLab 应用在线体验。
ControlNet、Tune-A-Video、Motion Diffusion Model
FollowYourPose 是视频领域的开源项目，由 mayuelala 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,357）位列前 30%，在视频分类中处于中上游。
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。MIT许可证，完全免费，需自行部署。
它主要面向的使用场景是：数字人动作生成。同类可对比的替代方案包括 ControlNet、Tune-A-Video、Motion Diffusion Model。
MoneyPrinterTurbo
开源
输入一句话，高清短视频自动出炉，文案配音全包了
利用 AI 大模型和自动化工作流，根据主题或关键词一键生成高清短视频。Generate HD short ···
seedance-2.0-api
开源
快速上手字节Seedance 2.0，文本/图片一键生成视频
Seedance 2.0 API — text-to-video and image-to-video examples
openscreen
开源
免费无水印录屏做演示，替代 Screen Studio
Record your screen, ship a demo. Free and open-source, GPU-accelerated, no watermark···
auto-subs
开源
在剪辑软件里直接生成字幕，省去导出导入的麻烦
On-device subtitle generation that connects directly to DaVinci Resolve, Premiere, a···