RAVE

快速稳定地编辑视频,用文本指令让扩散模型动起来。

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 19 🐛 待处理 3 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 313
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,MIT许可证,提供在线演示页面,可免费使用。

项目预览

RAVE 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队RehgLab
定价模式🏷️完全免费
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✅ 目前可打开
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★ 313
上线时间2023-12-05 00:00:00
代码更新2025-02-11
仓库体积160.3 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7

项目介绍

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。

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 ★ 313

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

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