Awesome-Video-Diffusion

想找视频生成模型？这份清单带你一站直达最新论文和代码。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署视频生成 🍴 复刻 383 🐛 待处理 13 👀 关注 160

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 5833

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，全部功能免费，无付费版本。

项目预览

Awesome-Video-Diffusion 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showlab

GitHubhttps://github.com/showlab/Awesome-Video-Diffusion

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，全部功能免费，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

技术栈/模型awesome,diffusion-models,motion-customization,video-editing,video-generation,video-generation-evaluation

GitHub 星标★ 5833

上线时间2023-04-17 00:00:00

代码更新2026-10-27

仓库体积1007 KB

本站数据更新2026-11-09

维护状态较活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

Awesome-Video-Diffusion 是一个精心整理的视频扩散模型资源列表，聚焦于视频生成、编辑及相关应用。项目将近年来涌现的扩散模型按用途分类收录，覆盖视频生成、视频编辑、运动定制、视频生成评估等多个细分方向，方便研究人员和开发者快速定位所需的方法、论文和代码实现。它解决的痛点是视频生成领域论文分散、代码仓库众多、难以系统梳理的问题，帮助用户节省检索和筛选的时间，快速把握技术脉络和前沿进展。作为一份社区维护的精选清单，该项目通过分类索引和持续更新，为不同需求的读者提供了一条清晰的知识路径：既可以按图索骥找到特定任务的模型，也可以横向对比不同方法的特点。其 GitHub 星标数超过 5700，说明资源质量受到较多开发者认可，是进入视频扩散模型领域时值得参考的导航工具。

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 ★ 5833

技术标签

awesome diffusion-models video-editing video-generation

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 5 分钟部署方式：本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 的网络环境
已安装 git（可选，仅用于克隆仓库到本地）
能打开 Markdown 的编辑器或浏览器，用于阅读 README 清单

安装与启动步骤

1克隆清单仓库

把整个资源清单下载到本地，便于离线检索和后续更新。仓库只是文档列表，不含可运行代码。
```
git clone https://github.com/showlab/Awesome-Video-Diffusion.git
```
2进入项目目录

切换到克隆下来的目录，准备查看清单文件。
```
cd Awesome-Video-Diffusion
```
3查看目录分类

README 的 Table of Contents 按用途分类，如视频生成、视频编辑、运动定制、评估基准等，先整体浏览一遍确定方向。
4定位目标任务

在对应分类下找到论文或项目条目，点击其中的链接跳转到论文页或代码仓库，按各子项目的说明单独安装使用。
5跟进更新

清单由社区持续维护，可定期执行拉取命令获取新增条目。
```
git pull
```