Video-T1 是视频领域的开源项目，由 THU-SI 开发，2025 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 319。
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 2026-09-01。MIT许可证，提供在线演示页面，完全免费。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：科研人员复现测试时扩展方法，探索视频生成新范式。同类可对比的替代方案包括 FreeInit、VideoPoet、SVD-XT。
Video-T1
给视频生成加推理链，不重训练也能提升动态质量
Video-T1 是首个面向视频生成的测试时扩展（Test-Time Scaling）方法，由南洋理工大学等机构在 ICCV 2025 提出。它解决的是视频生成模型在推理阶段缺乏自适应计算能力的问题——传统模型无论生成简单还是复杂场景都消耗固定算力，导致复杂动作或长视频质量不稳定。核心思路借鉴大语言模型的思维链（Chain-of-Thought），在视频生成的去噪过程中引入自反思机制：模型先生成初步视频，再通过轻量级评估器识别运动、语义等缺陷，针对性地对噪声潜空间进行局部修正和再生成，从而在不重新训练模型的前提下显著提升生成视频的动态质量和文本对齐度。项目提供完整训练和推理代码，支持基于扩散模型的视频生成器，并附带演示脚本和模型权重，方便研究者复现和二次开发。
开源
free
视频生成
GitHub 星标
★ 319
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类视频生成
开发团队THU-SI
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，提供在线演示页面，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型aigc,chain-of-thought,test-time-scaling,video,video-generation
GitHub 星标★ 319
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-03-24 00:00:00
最近更新2026-09-01 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3
使用教程
核心亮点
- 首创将测试时扩展引入视频生成，思路新颖，论文发表于ICCV 2025
- 即插即用，无需修改基础生成模型，推理时自动增强质量
- 代码开源，含训练/推理脚本和演示，复现门槛低
不足之处
- 早期项目，文档和社区支持待观察
- 推理时多次去噪，生成速度比单次生成慢
- 依赖轻量级评估器，评估器质量影响最终效果
适用场景
- 科研人员复现测试时扩展方法，探索视频生成新范式
- 视频生成产品提升复杂动态场景的生成质量，如体育动作、人物交互
- 作为基座模型插件，增强现有视频生成管线的稳定性和可控性
替代项目
FreeInit、VideoPoet、SVD-XT
项目介绍
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