puppet-master

用运动先验精准控制视频中每个部件的动态,让生成视频更可控。

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 2 🐛 待处理 1 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 114
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

puppet-master 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RuiningLi
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明项目为ICCV 2025论文官方实现,提供网页展示,但未明确在线体验或定价信息,需自行部署或查看详情。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型video-generation
GitHub 星标★ 114
上线时间2024-07-12 00:00:00
代码更新2025-01-16
仓库体积67.2 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

Puppet-Master 是一个基于 ICCV 2025 论文的交互式视频生成框架,核心思路是将视频生成任务扩展为运动先验,用于部件级别的动态控制。它解决的问题是:传统视频生成模型难以对物体局部运动(如手部、面部、机械关节)进行精细操控。其核心能力包括:利用运动先验引导生成过程,支持用户通过输入运动信号(如关键点轨迹、骨骼动画)来驱动视频中特定部件的动态变化,同时保持背景和整体场景的连贯性。项目提供官方实现,基于 Python 和视频生成技术栈,适合研究人员和开发者进行二次开发与实验。

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 ★ 114

技术标签

核心亮点

  • 提出运动先验范式,将视频生成从整体控制提升到部件级精细操控
  • 基于 ICCV 2025 论文,学术前沿性强,方法有理论支撑
  • 官方实现,代码结构清晰,便于研究者复现和扩展

不足之处

  • 项目处于早期阶段,星标数仅114,社区生态和文档尚不成熟
  • 依赖特定视频生成框架,部署和调参门槛较高

适用场景

  • 影视特效中局部动态(如角色手指、表情)的自动生成
  • 机器人模拟中部件运动轨迹的可视化生成
  • 交互式内容创作,用户通过运动输入驱动视频生成

替代项目

AnimateDiff、DragGAN、ControlNet

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