TATS

用文本或音频生成分钟级连贯长视频,突破短视频限制。

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 21 🐛 待处理 7 👀 关注 10
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 290
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,完全免费,需自行部署。

项目预览

TATS 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songweige
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型audio-to-video,long-video-generation,pytorch,text-to-video,video-generation,video-manipulation,video-synthesizer
GitHub 星标★ 290
上线时间2022-04-07 00:00:00
代码更新2024-05-01
仓库体积145.1 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4

项目介绍

TATS 是一个基于 PyTorch 的长视频生成框架,来自 ECCV 2022 论文。它旨在解决现有视频生成模型只能生成短视频(如几秒)的局限,通过时间无关的 VQGAN(Time-Agnostic VQGAN)和时间敏感的 Transformer(Time-Sensitive Transformer)两大核心组件,实现对长视频(如分钟级)的高质量生成。该框架支持文本到视频、音频到视频、视频编辑和视频合成等多种任务,能够根据文本描述或音频信号生成连贯的长视频,并支持对已有视频进行编辑和操作。其核心能力在于将视频生成分解为空间和时间两个维度,分别建模,从而在保持视觉质量的同时扩展时间长度。项目提供了官方实现代码,适合研究者和开发者用于探索长视频生成技术。

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 ★ 290

核心亮点

  • 官方 ECCV 2022 论文实现,算法有学术背书,适合复现研究
  • 支持文本到视频、音频到视频、视频编辑多任务,功能全面
  • 时间无关 VQGAN 和时间敏感 Transformer 设计,长视频生成效果领先

不足之处

  • 项目较早期,文档和社区支持待观察
  • 模型训练和推理资源需求高,普通硬件难跑通

适用场景

  • 科研人员复现长视频生成论文并对比实验
  • 内容创作者用文本或音频自动生成短视频素材
  • 视频编辑场景中利用模型进行视频内容修改和合成

替代项目

VideoGPT、CogVideo、NUWA

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