PISCO

稀疏控制，精准插入视频实例，让编辑更自然

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 3 🐛 待处理 2 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 63
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

PISCO 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taco-group
官网地址https://xiangbogaobarry.github.io/PISCO
GitHubhttps://github.com/taco-group/PISCO
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,filming,image-to-video,llm,text-to-video,video-ai,video-editing,video-generation,video-llm,video-to-video,vlm
GitHub 星标★ 63
上线时间2026-02-09 00:00:00
代码更新2026-09-30
仓库体积141.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

PISCO是一个基于稀疏控制的精准视频实例插入工具，旨在解决视频编辑中对象插入不自然、控制不精确的问题。它利用大语言模型和视觉语言模型理解视频内容，通过稀疏控制点实现目标实例的精准定位与插入，支持文本到视频、图像到视频及视频到视频等多种生成模式。核心能力包括：自动识别视频中的插入位置、生成与场景融合的实例、保持运动一致性和光影协调。项目采用Python实现，集成Agent框架，适合电影制作、广告合成和内容创作等场景。目前处于早期阶段，代码和文档尚在完善中。

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 ★ 63

核心亮点

  • 利用VLM理解视频语义，自动定位插入点，减少手动操作
  • 稀疏控制策略降低计算开销，提升编辑效率
  • 支持多模态输入（文本/图像/视频），灵活适配不同创作需求

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖LLM/VLM推理，可能引入延迟和成本

适用场景

  • 影视后期中替换或添加物体（如移除路人、插入道具）
  • 广告视频中植入产品并保持场景自然融合
  • 个人创作者快速生成带特定元素的短视频内容

替代项目

Runway Gen-2、Pika Labs、Deforum

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