PVDM

在潜空间玩转扩散模型，高效生成高质量视频

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。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 323
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类视频生成
开发团队sihyun-yu
所属国家
官网地址https://sihyun.me/PVDM
GitHubhttps://github.com/sihyun-yu/PVDM
定价模式free
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
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
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-02-01 00:00:00
最近更新2026-09-07 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

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

项目介绍

PVDM 是视频领域的开源项目，由 sihyun-yu 开发，2023 年首次发布。

它收录于视频分类，该分类目前共有 473 个项目，GitHub 星标数为 323。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-07。MIT许可证，代码免费，无付费版本。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：学术研究：视频生成、扩散模型方向的研究基线。同类可对比的替代方案包括 Video Diffusion Models (VDM)、Imagen Video、Make-A-Video。

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