输入一句话，LLM 当导演，LDM 自动生成视频
Free-Bloom 是一个零样本（Zero-Shot）文本生成视频的开源项目，发表于 NeurIPS 2023。它解决的是无需视频训练数据即可将文本描述转化为连贯视频的问题。核心思路是将大语言模型（LLM）作为导演，负责将用户提示扩展为分镜脚本和每个镜头的文本描述；再将预训练的潜在扩散模型（LDM，如 Stable Diffusion）作为动画师，逐帧生成图像并融合时间一致性。项目主要提供推理代码和预训练模型权重，支持用户输入任意文本提示，自动生成短视频。其核心能力包括：利用 LLM 进行视频内容规划、利用 LDM 进行高质量图像生成、通过帧间融合实现基本运动效果。由于是早期研究项目，代码结构偏向实验性，适合研究零样本视频生成技术的开发者参考。
Text2Video-Zero、ModelScope Text-to-Video、CogVideo
Free-Bloom 是视频领域的开源项目，由 SooLab 开发，2023 年首次发布。
它收录于视频分类，该分类目前共有 472 个项目，GitHub 星标数为 97。
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 2026-08-31。Apache-2.0 许可证，可免费使用和修改，无在线服务或付费版本。
它主要面向的使用场景是：学术研究：探索零样本视频生成的技术路线。同类可对比的替代方案包括 Text2Video-Zero、ModelScope Text-to-Video、CogVideo。
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