PIA

输入文本，让静态照片动起来，生成个性化动画视频

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 74 🐛 待处理 7 👀 关注 21
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 972
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

PIA 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://pi-animator.github.io
GitHubhttps://github.com/open-mmlab/PIA
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,animation,diffusion-models,image-to-video,image-to-video-generation,personalized-generation,stable-diffusion
GitHub 星标★ 972
上线时间2023-12-21 00:00:00
代码更新2024-08-05
仓库体积80.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

PIA 是一个基于扩散模型的个性化图像动画生成工具，来自 CVPR 2024。它解决的核心问题是：如何将一张静态图片，通过简单的文本提示词，变成一段连贯、生动的动画视频。PIA 结合了 Dreambooth 技术，能够在不额外训练的情况下，对特定主体（如人物、宠物）进行个性化动画生成，保持主体身份的一致性。其核心能力包括：支持文本驱动的图像动画化、与现有 Stable Diffusion 生态无缝集成、提供友好的训练与推理接口。PIA 特别适合创意内容生产、社交媒体动态素材制作等场景，让普通用户也能轻松将照片转化为富有表现力的动态视频。

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 ★ 972

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 20 分钟 部署方式：本地 (Python) 3 步

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    git clone https://github.com/open-mmlab/PIA.git 并进入目录。

  2. 2安装依赖

    按 README 安装 MMDetection / MMEngine 等 OpenMMLab 依赖。

  3. 3运行实验

    使用提供的配置文件运行图像 / 视频理解训练或推理。

核心亮点

  • 基于 Dreambooth，无需额外训练即可保持主体一致性，动画效果自然
  • 与 Stable Diffusion 生态深度集成，易于扩展和二次开发
  • 提供完整的训练和推理代码，学术研究参考价值高

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持待观察
  • 对硬件要求较高，推理速度可能较慢

适用场景

  • 创意短视频制作，将照片转化为动态内容
  • 社交媒体个性化动态头像或表情包生成
  • 影视预可视化或动画原型设计

替代项目

AnimateDiff、Stable Video Diffusion、Tune-A-Video

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