PVDM

在潜空间玩转扩散模型,高效生成高质量视频

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 15 🐛 待处理 5 👀 关注 12
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 323
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,MIT许可证,代码免费,无付费版本。

项目预览

PVDM 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,MIT许可证,代码免费,无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,video-generation
GitHub 星标★ 323
上线时间2023-02-01 00:00:00
代码更新2024-05-14
仓库体积36.3 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

PVDM(Video Probabilistic Diffusion Models in Projected Latent Space)是CVPR 2023收录的视频生成模型,旨在解决高分辨率视频生成中计算成本高昂的问题。它通过将视频压缩到低维潜空间,并在该空间上训练概率扩散模型,从而高效地生成高质量、时间连贯的视频。核心能力包括:支持无条件视频生成、基于类别条件的生成,以及视频预测(给定起始帧预测未来帧)。项目提供了完整的训练和推理代码,基于PyTorch实现,并附有预训练模型和示例生成结果,便于研究者复现和扩展。该工作为视频扩散模型在潜空间中的高效应用提供了重要参考。

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 ★ 323

核心亮点

  • 首次将视频扩散模型引入潜空间,显著降低计算成本
  • 支持无条件生成、类别条件生成和视频预测三大任务
  • CVPR 2023正式论文,代码完整,附预训练模型

不足之处

  • 项目维护不活跃,依赖库版本较旧,环境配置可能困难
  • 文档偏学术,对新手不够友好,缺少快速上手指南

适用场景

  • 学术研究:视频生成、扩散模型方向的研究基线
  • 内容创作:辅助生成短视频素材或动画片段
  • 教学演示:用于讲解潜空间扩散模型原理

替代项目

Video Diffusion Models (VDM)、Imagen Video、Make-A-Video

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