VINO-code

一个模型搞定图像视频的编辑与生成，支持多模态输入。

VINO-code 是一个统一的视觉生成模型，能够处理图像和视频的编辑与生成任务，并支持多模态上下文（如文本、图像、视频等）的交错输入。它解决了传统生成模型只能处理单一模态或单一任务的问题，通过统一的架构实现多种视觉生成能力的整合。核心能力包括：基于文本和视觉条件的图像编辑与生成、视频编辑与生成，以及跨模态的上下文理解。项目处于早期阶段，代码和文档尚在完善中，但已展示出在多模态生成领域的潜力。

开源 unknown 图像生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 235

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类图像生成

开发团队SOTAMak1r

所属国家

官网地址https://sotamak1r.github.io/VINO-web

GitHubhttps://github.com/SOTAMak1r/VINO-code

定价模式unknown

价格说明定价信息待确认

访问状态

是否开源是

开源协议

主要语言Python

技术栈/模型image-editing,image-generation,omni-model,video-editing,video-generation

GitHub 星标★ 235

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-12-18 00:00:00

最近更新2026-09-09 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

核心亮点

统一架构，同时支持图像和视频的生成与编辑，减少多模型切换成本。
支持文本、图像、视频等多模态交错输入，灵活适应用户复杂指令。
基于最新研究，技术方案新颖，在生成质量上有潜在优势。

不足之处

项目处于早期，文档和社区支持尚不完善。
模型体积和推理资源需求可能较高，部署门槛待验证。

适用场景

内容创作者快速生成或编辑图像和视频素材。
多模态交互应用，如根据用户描述和参考图生成新内容。
自动化视频剪辑和后期处理，如风格迁移或对象替换。

替代项目

Stable Diffusion、Runway Gen-2、Make-A-Video

项目介绍

VINO-code 是图像领域的开源项目，由 SOTAMak1r 开发，2025 年首次发布。

它收录于图像分类，该分类目前共有 839 个项目，GitHub 星标数为 235。

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 2026-09-09。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：内容创作者快速生成或编辑图像和视频素材。同类可对比的替代方案包括 Stable Diffusion、Runway Gen-2、Make-A-Video。

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