controlnetvideo

给视频逐帧加ControlNet控制，保持风格不闪烁

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 图像生成 🍴 复刻 8 🐛 待处理 5 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 83
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，可自行部署，完全免费。

项目预览

controlnetvideo 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队un1tz3r0
GitHubhttps://github.com/un1tz3r0/controlnetvideo
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，可自行部署，完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型controlnet,diffusers,huggingface,img2img,stable-diffusion,video-processing
GitHub 星标★ 83
上线时间2023-03-10 00:00:00
代码更新2026-06-09
仓库体积321.1 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

controlnetvideo 是一个将 ControlNet 应用于视频片段的开源工具，旨在解决 ControlNet 在视频序列中逐帧应用时产生的闪烁和风格不一致问题。它基于 Python 和 diffusers 库，利用 Stable Diffusion 的 img2img 能力，通过引入时间一致性处理，使得用户可以对视频中的每一帧应用 ControlNet 控制（如边缘、深度、姿态等），同时保持视频的连贯性。项目核心能力包括：加载预训练的 ControlNet 模型，对视频帧进行批量处理，支持多种控制条件，并输出风格统一、控制精准的视频。它简化了视频到视频的转换流程，让创作者无需复杂编程即可实现基于 ControlNet 的视频风格化或内容编辑。目前项目处于早期阶段，代码结构清晰，适合开发者二次开发和集成。

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 ★ 83

核心亮点

  • 直接复用diffusers生态，集成ControlNet模型方便
  • 提供视频级时间一致性处理，减少逐帧闪烁
  • 代码简洁，适合作为视频ControlNet处理的参考实现

不足之处

  • 项目处于早期，文档和示例较少
  • 性能优化不足，长视频处理速度可能较慢

适用场景

  • 视频风格迁移（如将真人视频转为动漫风格）
  • 基于姿态或深度图的视频动作迁移
  • 视频内容编辑（如替换背景或物体）

替代项目

Deforum Stable Diffusion、EbSynth、ControlNet for img2img

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