Awesome-Text-to-Video-Generation

一页看懂文生视频与图生视频的论文模型资源

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 24 🐛 待处理 6 👀 关注 10
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 260
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费资源列表

项目预览

Awesome-Text-to-Video-Generation 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soraw-ai
GitHubhttps://github.com/soraw-ai/Awesome-Text-to-Video-Generation
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费资源列表
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
GitHub 星标★ 260
上线时间2024-02-20 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积5.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态活跃
收录时间2026-11-10
浏览次数0

项目介绍

这是一个聚焦文本生成视频与图像生成视频方向的开源资源清单项目，主要解决研究者和开发者在该领域信息分散、论文与模型更新过快、难以系统跟踪的问题。项目以列表形式汇总相关论文、模型、数据集、评测基准与工具资源，按主题或时间线组织，便于快速检索与对比。核心能力在于信息聚合与分类索引，而非提供可运行的模型代码或训练框架，适合作为入门调研、选题参考和技术选型的起点。项目语言未标注，以文档维护为主，当前星标约260，属于早期阶段，内容覆盖面和更新频率依赖社区贡献。整体定位是领域导航站，帮助读者在文本到视频、图像到视频的快速演进中建立全景认知，减少重复检索成本。

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 2026-11-10 · 当前星标 ★ 260

核心亮点

  • 按主题聚合论文、模型、数据集与评测资源，检索路径清晰
  • 覆盖文本到视频和图像到视频两个方向，便于横向对比
  • 以清单形式维护，结构轻量，适合作为调研起点

不足之处

  • 仅做资源索引，不提供可运行代码或训练推理框架
  • 星标较少、社区规模小，内容更新与维护频率待观察

适用场景

  • 研究生或算法工程师入门文生视频领域时做全景调研
  • 团队技术选型前快速对比主流模型与评测基准
  • 撰写综述或分享材料时收集参考文献与资源链接

替代项目

awesome-video-generation、Awesome-Diffusion-Models、awesome-text-to-image

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