Live2Diff

让视频流实时变身，扩散模型逐帧生成不卡顿

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 18 🐛 待处理 5 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 199
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可证，提供在线演示页面，可免费使用。

项目预览

Live2Diff 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open-mmlab
官网地址https://live2diff.github.io
GitHubhttps://github.com/open-mmlab/Live2Diff
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，提供在线演示页面，可免费使用。
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,diffusion-models,personalized-generation,stable-diffusion,video-to-video,video-to-video-translation
GitHub 星标★ 199
上线时间2024-06-25 00:00:00
代码更新2024-07-22
仓库体积1.5 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

Live2Diff 是一个面向实时视频流处理的单向视频扩散模型流水线。它解决了传统视频到视频转换中延迟高、无法实时处理的问题，通过设计单向时序注意力机制，仅依赖过去帧信息即可生成当前帧，避免了双向注意力带来的等待延迟。核心能力包括：支持实时视频流的逐帧生成、与个性化生成模型（如 Stable Diffusion）无缝集成、提供高效的缓存机制以加速推理。该项目的技术栈涉及 AIGC、扩散模型、个性化生成和视频翻译，适合用于实时视频风格化、动态内容增强等场景。目前处于早期阶段，代码和文档正在完善中。

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 ★ 199

核心亮点

  • 单向时序注意力设计，实现低延迟的实时视频流处理
  • 兼容 Stable Diffusion 生态，便于集成个性化生成模型
  • 提供缓存机制，减少重复计算，提升推理效率

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和示例不够完善
  • 对硬件要求较高，实时性能依赖 GPU 算力

适用场景

  • 实时视频风格迁移（如将摄像头画面转为动漫风格）
  • 直播场景下的动态特效叠加
  • 视频会议中的实时背景替换或美化

替代项目

AnimateDiff、VideoComposer、ControlVideo

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