ConsistI2V

让静态图片动起来,视频更连贯不闪烁

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 14 🐛 待处理 1 👀 关注 14
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 261
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,MIT许可证,提供在线演示页面,可免费体验,无付费版本。

项目预览

ConsistI2V 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TIGER-AI-Lab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,提供在线演示页面,可免费体验,无付费版本。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,image-to-video-generation,video-generation,video-synthesis
GitHub 星标★ 261
上线时间2024-02-06 00:00:00
代码更新2024-07-01
仓库体积29.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

ConsistI2V 是一个面向图像到视频生成的开源项目,旨在解决生成视频中视觉一致性问题。它基于扩散模型,通过引入自运动估计和噪声初始化策略,将静态图片转换为时间连贯、运动自然的视频序列。项目提供了完整的训练和推理代码,支持自定义数据集,并包含预训练模型。其核心创新在于利用光流或深度信息引导生成过程,减少闪烁和形变,提升视频的时序稳定性。该工作发表于 TMLR 2024,适合研究者和开发者用于视频生成、动画制作等场景。

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 ★ 261

核心亮点

  • 提出自运动估计与噪声初始化,显著提升视频时序一致性
  • 支持多种条件输入(如深度、光流),灵活适配不同场景
  • 提供完整训练推理代码,便于复现与二次开发

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待完善
  • 生成视频分辨率可能受限,需依赖外部超分工具

适用场景

  • 创意短视频自动生成
  • 动画辅助制作与概念预览
  • 视频数据增强与模拟

替代项目

VideoCrafter、DynamicCrafter、Stable Video Diffusion

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