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。
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。
⚠ 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。
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.git2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-Diffusion3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本地目录中存在 README.md，且打开后能看到 Open-source Toolboxes、Video Generation 等分类目录，即表示获取成功。
Q：这个项目需要安装依赖或跑模型吗？
A：不需要。它是纯资源清单，仓库里没有可执行代码，只需阅读和点击链接。要用某个模型，请到对应子项目的仓库按其文档安装。
Q：怎么快速找到某个方向的模型？
A：先看 README 顶部的 Table of Contents，按视频生成、编辑、运动定制、评估等分类跳转，再在分类内挑选条目。
Q：清单里的模型可以直接商用吗？
A：不能一概而论。清单只做索引，各模型的许可证和商用限制需查看其原始项目页面，其中也单独列出了 Commercial Product 分类。
Awesome-Diffusion-Models、Awesome-Video-Generation
Awesome-Video-Diffusion 是视频领域的开源项目，由 showlab 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（5,785）位列前 8%，在视频分类的 473 个项目里位列前 5%。
近 41 天，它的 GitHub 星标从 5,746 增加到 5,785，净增 39。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。全部功能免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：调研视频生成模型技术路线时，快速查阅最新论文和开源代码。同类可对比的替代方案包括 Awesome-Diffusion-Models、Awesome-Video-Generation。
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