TokenFlow

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

• Python 环境（项目为官方 PyTorch 实现，开发语言为 Python）
• PyTorch 深度学习框架
• 一个预训练的文本到图像扩散模型（如 Stable Diffusion），用于提供扩散先验
• 无需额外训练或微调，可直接做零样本视频编辑

安装与启动步骤

1. 1获取项目源码

   从官方 GitHub 仓库克隆 TokenFlow 源码到本地，后续安装与运行都在该目录中进行。

   git clone https://github.com/omerbt/TokenFlow.git

   复制

2. 2进入项目目录

   进入克隆下来的目录，并阅读完整 README 获取安装与运行说明（本节选未包含具体安装命令）。

   cd TokenFlow

   复制

3. 3查阅官方运行文档

   README 节选只介绍了方法原理，未给出依赖安装与推理命令；请务必查看仓库完整说明与项目主页。

4. 4准备预训练扩散模型

   按官方说明准备一个预训练的文本到图像扩散模型权重，TokenFlow 基于该模型完成文本引导的视频编辑。

如何确认成功

README 节选未提供运行命令与预期输出，无法据此验证；请以官方仓库完整说明为准。

常见问题

注意事项

• 本教程严格依据所给 README 节选整理，节选中没有安装命令，故未编造任何 pip/conda/docker 指令。
• 项目为 ICLR 2024 官方实现，具体环境、模型权重下载与推理脚本请以官方仓库 README 和项目主页为准。
• 运行视频扩散编辑通常对显存有较高需求，实际硬件要求请参考官方说明。
• 克隆仓库后可先通读 README，再决定具体安装与运行方式。