用少量视频样本，学运动模式，生成和编辑视频
LAMP 是一个基于扩散模型的少样本视频生成框架，发表于 CVPR 2024。它旨在解决视频生成中数据稀缺和运动模式学习困难的问题，通过从少量参考视频中学习可迁移的运动模式，实现文本到视频的生成和视频编辑。核心能力包括：利用预训练的图像扩散模型（如 Stable Diffusion）进行微调，学习特定场景的运动先验；支持少样本条件下的高质量视频生成，无需大规模视频数据集；提供灵活的视频编辑功能，可基于文本指令修改视频内容。项目代码基于 Python 和 PyTorch 实现，易于集成到现有 AIGC 流程中。
AnimateDiff、VideoCrafter、ModelScope Text-to-Video
LAMP 是视频领域的开源项目，由 RQ-Wu 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 284。
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 2026-08-18。提供在线演示页面，可免费体验，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：影视制作中快速生成概念视频或预览片段。同类可对比的替代方案包括 AnimateDiff、VideoCrafter、ModelScope Text-to-Video。
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