Video-Generation-Paper-List

一站式追踪视频生成前沿论文，紧跟技术趋势

这是一个视频生成领域的前沿论文追踪列表，持续收录CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICLR等顶级会议及arXiv上的最新研究成果。项目按研究方向（如图像到视频、扩散模型、视频编辑等）和发表年份分类整理，为研究人员和工程师提供结构化的论文索引，帮助快速了解视频生成技术脉络和最新进展。核心能力在于系统化聚合和分类，解决该领域文献分散、追踪困难的问题。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 171
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QuenithAI
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/QuenithAI/Video-Generation-Paper-List
定价模式free
价格说明开源论文列表，无付费功能，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言
技术栈/模型aaai,cvpr,deep-learning,diffusion-models,eccv,iccv,iclr,icml,image-to-video,image-to-video-generation,neurips,nips,siggraph,text-to-video,text-to-video-generation,video-editing,video-generation,video-to-video,video-to-video-translation
GitHub 星标★ 171
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-08-06 00:00:00
最近更新2026-08-28 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4

使用教程

核心亮点

  • 覆盖AAAI、CVPR、ICCV等主流顶会，来源权威
  • 按研究方向分类，便于快速定位相关论文
  • 持续更新，紧跟最新研究成果

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 仅提供论文列表，缺乏代码实现或对比分析

适用场景

  • 科研人员调研视频生成领域研究现状
  • 工程师寻找视频生成技术方案参考
  • 学生入门视频生成，了解关键论文

替代项目

Awesome-Video-Generation、awesome-diffusion-model、Video-Diffusion-Models-Survey

项目介绍

Video-Generation-Paper-List 是视频领域的开源项目，由 QuenithAI 开发，2025 年首次发布。

它收录于视频分类，该分类目前共有 473 个项目，GitHub 星标数为 171。

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 2026-08-28。开源论文列表，无付费功能，完全免费。

它主要面向的使用场景是：科研人员调研视频生成领域研究现状。同类可对比的替代方案包括 Awesome-Video-Generation、awesome-diffusion-model、Video-Diffusion-Models-Survey。

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