MMVID

输入文字和图片，自动生成匹配的动态视频

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 22 🐛 待处理 5 👀 关注 16
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 191
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，提供在线演示页面，可免费体验，无付费版本。

项目预览

MMVID 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snap-research
官网地址https://snap-research.github.io/MMVID
GitHubhttps://github.com/snap-research/MMVID
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，提供在线演示页面，可免费体验，无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型bert,deep-learning,multimodal-learning,multimodal-video-generation,text-to-video,transformer,video-generation
GitHub 星标★ 191
上线时间2022-03-04 00:00:00
代码更新2022-06-16
仓库体积79.4 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

MMVID是一个基于多模态条件约束的视频生成开源项目，来自CVPR 2022论文。它解决的核心问题是：如何根据文本描述和参考图像，生成与内容语义一致、且具有合理时序动态的视频。项目融合了BERT文本编码器、Transformer架构和深度多模态学习技术，能够同时理解文本中的动作语义（“Tell Me How”）和图像中的外观内容（“Show Me What”），并据此合成连贯的视频帧序列。其核心能力包括：文本到视频的生成、图像与文本联合条件生成、以及基于Transformer的时序建模。该实现提供了完整的训练和推理代码，支持自定义数据集，适合研究人员和开发者用于多模态内容生成、视频合成等方向的实验与应用。

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 ★ 191

核心亮点

  • CVPR 2022顶会论文官方实现，算法有学术背书
  • 支持文本+图像多模态条件，生成视频内容更可控
  • 代码结构清晰，基于PyTorch，易于二次开发

不足之处

  • 项目星标数较少，社区活跃度和维护力度待观察
  • 生成视频的分辨率和时长可能有限，需自行验证

适用场景

  • 学术研究：多模态视频生成算法的复现与改进
  • 创意内容生成：根据故事脚本和角色图自动生成动画片段
  • 数据增强：为视频理解模型合成训练样本

替代项目

VideoGPT、TATS (Temporal Autoregressive Transformer)、NUWA

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