ConsisID

输入文本和一张人脸，生成身份一致的视频。

ConsisID 是一个面向身份保持的文本到视频生成模型，由 CVPR 2025 Highlight 论文提出。它解决的是在视频生成中，如何根据文本描述生成指定人物身份的视频，同时保持面部特征一致性的问题。核心创新在于利用频率分解技术，将人物身份信息分解为低频和高频分量，分别建模和处理，从而在生成过程中更稳定地保留身份特征。项目提供了完整的训练和推理代码，以及配套的数据集，支持自定义训练。技术栈基于扩散模型，适合研究和开发人员用于身份保持的视频生成任务。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 860
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PKU-YuanGroup
所属国家
官网地址https://pku-yuangroup.github.io/ConsisID
GitHubhttps://github.com/PKU-YuanGroup/ConsisID
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0许可，可免费使用和部署。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型diffusion,diffusion-models,identity-preserving,text-to-video,video-generation,video-generation-dataset,video-generator,videogeneration
GitHub 星标★ 860
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-11-15 00:00:00
最近更新2026-09-22 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3

使用教程

核心亮点

  • 频率分解创新，有效平衡身份保持与生成多样性
  • 提供完整训练代码和数据集，便于复现和二次开发
  • CVPR 2025 Highlight，学术认可度高

不足之处

  • 早期项目，文档和社区支持待观察
  • 依赖大规模计算资源，训练门槛较高

适用场景

  • 数字人视频生成，如虚拟主播、客服
  • 影视制作中的角色一致性生成
  • 个性化视频内容创作，如定制化营销视频

替代项目

AnimateAnyone、DreamPose、Vlogger

项目介绍

ConsisID 是视频领域的开源项目，由 PKU-YuanGroup 开发，2024 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（860）位列前 30%，在视频分类中处于中上游。

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 2026-09-22。Apache-2.0许可，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：数字人视频生成，如虚拟主播、客服。同类可对比的替代方案包括 AnimateAnyone、DreamPose、Vlogger。

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