LeanVAE

让视频扩散模型更轻更快,重建不拖后腿

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 视频生成 🍴 复刻 7 🐛 待处理 3 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 121
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,可免费使用和修改,无付费版本。

项目预览

LeanVAE 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westlake-repl
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,可免费使用和修改,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型latent-diffusion,vae-pytorch,video-diffusion-model,video-generation
GitHub 星标★ 121
上线时间2025-03-18 00:00:00
代码更新2026-08-12
仓库体积45.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

LeanVAE 是一个面向视频扩散模型的高效重建 VAE,旨在解决视频生成中 VAE 计算开销大、内存占用高的问题。它通过轻量级架构设计,在保证视频重建质量的同时,显著降低计算复杂度和参数量,使得视频扩散模型能够在更低的资源消耗下运行。核心能力包括高效的时空压缩、快速编解码以及与主流视频扩散模型的无缝集成。该工作已被 ICCV 2025 接收,为视频生成领域提供了一种实用的基础设施优化方案。

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 ★ 121

核心亮点

  • 架构精简,计算量和显存占用大幅降低,适合长视频生成
  • 重建质量与全尺寸 VAE 相当,视觉失真小
  • 与主流视频扩散模型(如 Latent Video Diffusion)直接兼容,即插即用

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 未提供预训练权重,需自行训练或转换

适用场景

  • 视频生成模型训练与推理加速
  • 长视频/高分辨率视频生成场景
  • 资源受限环境下的视频生成部署

替代项目

VideoGPT VAE、CogVideoX VAE、Stable Video Diffusion VAE

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