RAVE 是视频领域的开源项目，由 RehgLab 开发，2023 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 312。
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 2026-08-22。MIT许可证，提供在线演示页面，可免费使用。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：视频风格迁移，如将实拍视频转为动画风格。同类可对比的替代方案包括 Runway Gen-2、Deforum、Tune-A-Video。
RAVE
快速稳定地编辑视频，用文本指令让扩散模型动起来。
RAVE 是一个基于扩散模型的视频编辑工具，核心思路是通过随机噪声重排（Randomized Noise Shuffling）来加速视频编辑并保持时序一致性。它解决了传统视频编辑中逐帧处理导致的速度慢、闪烁和风格不一致问题。RAVE 在保持编辑质量的同时，显著提升了处理速度，并确保编辑后的视频在时间轴上连贯流畅。其核心能力包括：支持多种扩散模型（如 Stable Diffusion），提供文本驱动的视频编辑，以及通过噪声重排策略实现快速且稳定的结果。该项目代码基于 Python，适合研究人员和开发者用于视频内容创作、特效生成等场景。
开源
free
图像生成
GitHub 星标
★ 312
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类图像生成
开发团队RehgLab
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，提供在线演示页面，可免费使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型diffusion,stable-diffusion,video-editing
GitHub 星标★ 312
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-12-05 00:00:00
最近更新2026-08-22 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5
使用教程
核心亮点
- 速度提升明显：通过噪声重排减少计算量，比逐帧编辑快数倍
- 时序一致性佳：专门设计保持视频帧间连贯，减少闪烁
- 兼容 Stable Diffusion：可直接利用现有模型和生态
不足之处
- 文档/社区待观察
- 对复杂运动场景的编辑效果可能有限
适用场景
- 视频风格迁移，如将实拍视频转为动画风格
- 文本驱动的局部修改，如替换视频中的物体或背景
- 快速生成视频预览，用于内容审核或创意迭代
替代项目
Runway Gen-2、Deforum、Tune-A-Video
项目介绍
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