LAMP

用少量视频样本,学运动模式,生成和编辑视频

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 图像生成 🍴 复刻 12 🐛 待处理 9 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 284
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,提供在线演示页面,可免费体验,无付费版本。

项目预览

LAMP 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RQ-Wu
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,提供在线演示页面,可免费体验,无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型aigc,diffusion,diffusion-model,diffusion-models,few-shot-learning,stable-diffusion,text-to-video,video-editing
GitHub 星标★ 284
上线时间2023-10-06 00:00:00
代码更新2024-04-22
仓库体积101.7 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

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。

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 ★ 284

核心亮点

  • 少样本学习:仅需少量视频即可生成高质量视频,大幅降低数据门槛
  • 基于 Stable Diffusion:利用成熟图像生成模型,迁移到视频领域,训练成本低
  • 支持视频编辑:不仅生成,还能根据文本指令编辑现有视频,功能多样

不足之处

  • 文档/社区待观察:项目早期,文档和社区支持可能不完善
  • 生成视频长度和分辨率可能受限,受限于扩散模型的计算开销

适用场景

  • 影视制作中快速生成概念视频或预览片段
  • 社交媒体内容创作,根据文本描述生成短视频
  • 视频编辑场景,通过文本指令修改视频中的动作或风格

替代项目

AnimateDiff、VideoCrafter、ModelScope Text-to-Video

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