ChronoEdit

让 AI 理解时间变化，编辑图像还能预测未来状态

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 41 🐛 待处理 17 👀 关注 16
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 710
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

ChronoEdit 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队nv-tlabs
官网地址https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/chronoedit
GitHubhttps://github.com/nv-tlabs/ChronoEdit
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明官网为NVIDIA研究页面，未提供明确定价信息，需进一步确认。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型aigc,image-editing,image-generation,video-generation
GitHub 星标★ 710
上线时间2025-09-04 00:00:00
代码更新2025-11-20
仓库体积16.3 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

ChronoEdit 是一个面向图像编辑与世界模拟的时间推理框架，由 ICLR 2026 论文提出。它解决的是现有图像编辑模型缺乏对时间动态理解的问题，即无法根据时间变化（如季节更替、物体老化、运动过程）生成合理的编辑结果。核心能力包括：基于时间感知的编辑指令理解、跨时间步的图像状态预测、以及将静态图像编辑扩展到视频生成。项目提供模型训练代码、推理脚本和预训练权重，支持用户自定义时间编辑任务。技术栈基于 Python 和深度学习，适合研究时间推理与生成模型的开发者使用。

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 ★ 710

使用教程

难度：高级 约 90 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • CUDA GPU（14B 模型建议 24GB+）
  • Python 3.10+
  • 约 30GB 以上磁盘

安装与启动步骤

  1. 1克隆并建环境

    仓库按 diffusers 与 DiffSynth 两套推理路径组织，先克隆再决定走哪条。

    git clone https://github.com/nv-tlabs/ChronoEdit

  2. 2装 PyTorch 与依赖

    官方钉了 torch 2.7.1 和 torchvision 0.22.1，版本不一致容易在编译扩展时失败。

    pip install torch==2.7.1 torchvision==0.22.1

  3. 3补装注意力和最小依赖

    flash-attn 要单独装且对 CUDA 版本敏感，装不上可以先走最小依赖跑通再优化。

    pip install -r requirements_minimal.txt

  4. 4下行权重并推理

    14B 权重用 Diffusers 格式，推理脚本要显式传模型目录。

    PYTHONPATH=. python scripts/run_inference_diffusers.py --model-path ./checkpoints/ChronoEdit-14B-Diffusers

  5. 5起涂抹式交互界面

    Gradio 界面适合手工试效果，涂抹区域后由模型重绘。

    PYTHONPATH=. python scripts/gradio_paintbrush.py

如何确认成功

推理脚本产出视频文件，Gradio 界面能在浏览器打开

注意事项

  • flash-attn 装失败不影响最小路径跑通，别在这上面死磕。
  • 官方另给了 LoRA 蒸馏加速路径，追求速度再上。

核心亮点

  • 首次将时间推理显式引入图像编辑，创新性强
  • 支持从静态编辑平滑过渡到视频生成，功能覆盖广
  • 提供完整训练与推理代码，论文开源可复现

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持待观察
  • 依赖大规模时间序列数据，训练成本可能较高

适用场景

  • 电影特效中的时间流逝场景生成
  • 电商商品展示的季节性变化编辑
  • 自动驾驶模拟中的环境动态预测

替代项目

InstructPix2Pix、Null-Text Inversion、Video Diffusion Models

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