Mojito

让视频生成听你指挥,精确控制物体运动轨迹和强度

开源 🏷️完全免费 🚫 站点已失效 视频生成 🍴 复刻 1 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 62
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,可免费使用。

项目预览

Mojito 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UCSB-AI
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,可免费使用。
访问状态🚫 站点已失效
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型controllable-generation,diffusion-models,motion-control,text-to-video-generation,video-generation
GitHub 星标★ 62
上线时间2025-02-10 00:00:00
代码更新2026-05-12
仓库体积1.2 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Mojito 是一个面向视频生成的可控运动轨迹与强度控制的开源项目,源自同名论文。它解决的是现有文本生成视频模型中,用户难以精确控制画面中物体运动方向和幅度的问题。核心能力是在扩散模型基础上,通过额外的运动轨迹和强度条件引导生成过程,使得生成的视频不仅符合文本描述,还能按照用户指定的路径和运动快慢呈现。项目提供官方实现代码,支持自定义运动控制,适用于需要精细动作编排的视频创作场景。目前处于早期阶段,代码库简洁,便于研究者快速上手和扩展。

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 ★ 62

核心亮点

  • 提供运动轨迹与强度的双重控制,超越纯文本引导的生成方式
  • 基于扩散模型,与主流视频生成技术路线兼容,便于集成
  • 官方论文配套代码,学术参考价值高,适合研究者复现

不足之处

  • 项目处于早期,星标数少,社区生态和文档尚不完善
  • 依赖特定论文实现,可能缺乏通用性,需自行适配数据

适用场景

  • 科研人员复现论文并探索可控视频生成新方法
  • 创作者需要精确控制视频中物体运动路径的创意制作
  • 开发者集成运动控制能力到现有视频生成工具链

替代项目

MotionCtrl、DragNUWA、VideoComposer

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