Helios

实时生成超长视频，让创意瞬间成片

Helios 是一个专注于实时长视频生成的扩散模型开源项目，旨在解决当前视频生成模型推理速度慢、生成时长受限的问题。它支持图像到视频（image-to-video）的生成，通过高效的扩散模型架构和加速技术，实现了接近实时的长视频生成能力。项目核心能力包括高质量的视频内容生成、交互式生成体验，以及高效的模型调优方法。Helios 的技术栈涉及扩散模型、加速推理、高效调优等，适合研究人员和开发者快速构建和部署视频生成应用。该项目目前处于成长阶段，GitHub 星标已超两千，社区关注度较高，为视频生成领域提供了新的开源选择。

开源 free 视频生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 2158

维护状态维护中

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/Helios-Page

GitHubhttps://github.com/PKU-YuanGroup/Helios

定价模式free

价格说明开源模型，Apache-2.0许可，可免费本地部署使用，无在线服务。

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acceleration,diffusion,diffusion-model,diffusion-models,efficient-tuning,high-quality,image-to-video,image2video,interactive,long-context,long-video-generation,real-time,text-to-video,text2video,video-generation,video-generator,video-to-video,video2video,world-model,world-models

GitHub 星标★ 2158

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-03-02 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态维护中

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2

使用教程

难度：高级约 30 分钟部署方式：本地安装 4 步

环境要求

Linux 环境下运行的 Python 项目（README 未给出具体 Python 版本）
单张 NVIDIA H100 GPU（README 实测 19.5 FPS），或单张昇腾 NPU（约 10 FPS）
需自行安装与本机 CUDA 版本匹配的 PyTorch
仓库根目录需可执行 bash install.sh 安装依赖

安装与启动步骤

1获取源码

README 节选未给出克隆命令，此处使用项目官方 GitHub 地址获取源码并进入目录。
```
git clone https://github.com/PKU-YuanGroup/Helios.git
cd Helios
```
2安装 PyTorch

README 第 2 步要求安装 PyTorch，并提示按自己的 CUDA 版本调整，原文未给出具体安装命令。
3安装依赖

README 第 3 步为安装依赖，直接执行仓库自带的 install.sh 脚本。
```
bash install.sh
```
4运行推理

进入推理脚本目录，README 说明该目录覆盖文生视频、图生视频、视频生视频，后续命令节选缺失。
```
cd scripts/inference
```

如何确认成功

进入 scripts/inference 执行对应推理脚本后能正常生成视频输出即视为成功（README 未给出具体验证命令）。

常见问题

Q：没有 H100 显卡能跑吗？

A：README 的性能数据基于单张 H100（19.5 FPS）与单张昇腾 NPU（约 10 FPS），其他硬件未说明；且模型为 14B，对显存要求较高。

Q：支持哪些生成任务？

A：README 明确提供文本到视频、图像到视频、视频到视频三类推理脚本，统一放在 scripts/inference 目录下。

Q：需要额外安装 KV-cache、量化等加速库吗？

A：不需要。README 强调 Helios 未使用 KV-cache、稀疏/线性注意力、量化等常规加速技术，即可在单张 H100 上达到 19.5 FPS。

Q：install.sh 执行失败怎么办？

A：先确认已安装与本机 CUDA 版本匹配的 PyTorch，再在仓库根目录重新执行 bash install.sh 安装剩余依赖。

注意事项

本次提供的 README 节选不完整，安装与推理部分的命令有缺失，实际操作请以仓库最新文档为准。
README 未说明模型权重的下载地址与存放路径，运行前需自行确认权重准备方式。
项目宣称训练时最多可在 80GB 显存中放入四个 14B 模型，显存不足时需调整批大小。

核心亮点

支持实时长视频生成，突破传统时长限制
图像到视频的生成质量高，细节丰富
提供高效调优工具，便于模型定制

不足之处

文档/社区待观察
对硬件资源要求可能较高

适用场景

短视频创作与快速原型验证
影视预演和特效预览
实时交互式艺术生成

替代项目

CogVideo、ModelScope Text-to-Video、AnimateDiff

项目介绍

Helios 是视频领域的开源项目，由 PKU-YuanGroup 开发，是 2026 年新上线的项目。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（2,158）位列前 30%，在视频分类的 473 个项目里位列前 11%。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 2,048 增加到 2,158，净增 110。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-23。Apache-2.0许可，可免费本地部署使用，无在线服务。

它主要面向的使用场景是：短视频创作与快速原型验证。同类可对比的替代方案包括 CogVideo、ModelScope Text-to-Video、AnimateDiff。

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