digan

用隐式表示生成任意长度视频,动态更真实

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 19 🐛 待处理 4 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 186
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,代码公开,可自行部署使用,无付费版本。

项目预览

digan 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sihyun-yu
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,代码公开,可自行部署使用,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
主要语言Python
技术栈/模型gan,implicit-neural-representation,inr,video-generation
GitHub 星标★ 186
上线时间2022-02-17 00:00:00
代码更新2023-03-13
仓库体积37.4 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6

项目介绍

DIGAN 是一个基于隐式生成对抗网络的视频生成模型,由新加坡国立大学等机构提出,发表于 ICLR 2022。它针对传统视频生成方法难以捕捉复杂时空动态、生成视频长度受限且计算开销大的问题,引入隐式神经表示(INR)来解耦视频中的空间和时间信息。其核心思想是将视频视为连续时空坐标到像素值的映射,通过一个隐式生成器在任意时间步和空间位置采样,从而生成任意长度、任意分辨率的视频,同时保持动态一致性。DIGAN 在多个基准数据集(如MMNIST、UCF101)上展示了优于同期GAN方法的视频质量和动态真实感,并支持无条件生成和条件生成。该项目提供了完整的PyTorch训练和评估代码,适合研究视频生成、隐式表示与GAN结合的开发者使用。

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 ★ 186

技术标签

核心亮点

  • 创新性地将隐式神经表示引入视频GAN,支持生成任意长度和分辨率的视频,突破传统固定帧数限制
  • 在MMNIST、UCF101等基准上取得优于同期方法的FVD分数,动态连贯性明显提升
  • 代码结构清晰,基于PyTorch实现,附带预训练模型和训练脚本,易于复现和二次开发

不足之处

  • 训练计算资源需求较高,对显存和算力要求苛刻,普通设备难以运行
  • 文档和社区支持相对薄弱,除论文外缺乏详细使用教程,上手门槛较高

适用场景

  • 学术研究:用于视频生成、隐式表示、GAN的对比实验和理论探索
  • 创意内容生成:生成无限循环的动态纹理或背景视频,用于艺术设计或虚拟场景
  • 数据增强:为视频理解任务生成多样化的训练样本,提升模型泛化能力

替代项目

VideoGPT、MoCoGAN、DVD-GAN

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