WACV23_TSNet 是视频领域的开源项目，由 nihaomiao 开发，2022 年首次发布。
它收录于视频分类，该分类目前共有 474 个项目，GitHub 星标数为 148。
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 2026-04-10。MIT许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：数字人视频生成，降低制作成本。同类可对比的替代方案包括 First Order Motion Model、FOMM、MotionGAN。
WACV23_TSNet
一键把视频动作迁移到任何人身上，生成逼真换脸视频
TSNet 是 WACV 2023 论文《Cross-identity Video Motion Retargeting with Joint Transformation and Synthesis》的 PyTorch 官方实现。它解决跨身份视频运动重定向问题，即把源视频中人物的动作、表情迁移到目标人物身上，同时保持目标人物的身份特征。核心能力包括：联合变换与合成框架，将运动迁移分解为几何变换和外观合成两个阶段；支持头部姿态、面部表情和身体动作的跨身份迁移；生成高质量、时间连贯的视频结果。项目代码结构清晰，包含训练和推理脚本，适合研究二次开发。
开源
free
视频生成
GitHub 星标
★ 148
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nihaomiao
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，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型deep-fake,motion-transfer,talking-head,video-generation,video-motion-retargeting
GitHub 星标★ 148
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2022-09-15 00:00:00
最近更新2026-04-10 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4
使用教程
核心亮点
- 官方实现，代码与论文对应，复现方便
- 联合变换与合成框架，运动迁移效果自然
- 支持头部、表情、身体动作多维度迁移
不足之处
- 文档/社区待观察
- 依赖较多，环境配置可能稍复杂
- 推理速度可能较慢，实时性不足
适用场景
- 数字人视频生成，降低制作成本
- 影视后期特效，动作替身合成
- 虚拟主播/社交娱乐，趣味换脸应用
替代项目
First Order Motion Model、FOMM、MotionGAN
项目介绍
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