SceneScape

输入一句话，生成连贯不闪烁的场景视频

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 视频生成 🍴 复刻 9 🐛 待处理 1 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 161
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，代码公开，可自行部署使用，无收费计划。

项目预览

SceneScape 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队RafailFridman
官网地址https://scenescape.github.io
GitHubhttps://github.com/RafailFridman/SceneScape
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，代码公开，可自行部署使用，无收费计划。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,scenescape,text-to-video,video-generation
GitHub 星标★ 161
上线时间2023-06-06 00:00:00
代码更新2023-06-14
仓库体积7.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

SceneScape 是一个基于 PyTorch 的文本驱动场景生成模型，核心目标是解决文本到视频生成中常见的时序一致性问题。它通过扩散模型架构，将文本描述转化为连贯、稳定的长视频场景，特别适用于生成没有固定主体（如风景、环境）的动态画面。项目提供了完整的官方实现，包括训练和推理代码，并支持用户自定义文本提示生成视频。其创新点在于利用预训练扩散模型的内在先验，结合特定的采样策略，在不额外训练的情况下实现跨帧的语义和外观一致性，从而避免了传统视频生成中常见的闪烁和漂移问题。

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 ★ 161

核心亮点

  • 无需额外训练，基于预训练扩散模型即可生成一致场景
  • 官方 PyTorch 实现，代码结构清晰，便于二次开发
  • 针对长视频生成优化，有效缓解帧间闪烁问题

不足之处

  • 项目处于早期，文档和社区支持待观察
  • 生成视频的分辨率和时长可能受限于显存

适用场景

  • 电影预可视化，快速生成场景概念视频
  • 游戏开发中的背景环境动态生成
  • 虚拟现实内容创作，制作沉浸式环境视频

替代项目

Text2Video-Zero、Video Diffusion Models、Imagen Video

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