Free-Bloom

输入一句话,LLM 当导演,LDM 自动生成视频

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 8 🐛 待处理 2 👀 关注 6
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 98
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,Apache-2.0 许可证,可免费使用和修改,无在线服务或付费版本。

项目预览

Free-Bloom 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队SooLab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可免费使用和修改,无在线服务或付费版本。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型free-bloom,stable-diffusion,text-to-video,zero-shot
GitHub 星标★ 98
上线时间2023-09-22 00:00:00
代码更新2024-03-18
仓库体积15.1 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

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。

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 ★ 98

核心亮点

  • 真正零样本,无需任何视频训练数据即可生成视频
  • 巧妙结合 LLM 与扩散模型,实现文本到视频的端到端流程
  • 基于 Stable Diffusion,图像质量有保障,且易于扩展

不足之处

  • 生成视频长度短,运动幅度有限,效果较简单
  • 推理速度慢,需多次调用扩散模型,资源消耗大
  • 文档与社区支持不足,代码注释较少,上手门槛高

适用场景

  • 学术研究:探索零样本视频生成的技术路线
  • 创意原型:快速将文本构想转为视频草稿
  • 教学演示:展示 LLM 与扩散模型的协同应用

替代项目

Text2Video-Zero、ModelScope Text-to-Video、CogVideo

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