conditional-motion-propagation

用少量标注，自动预测并传播视频中的运动信息

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 21 🐛 待处理 4 👀 关注 7
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 160
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，完全免费，需自行部署。

项目预览

conditional-motion-propagation 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XiaohangZhan
GitHubhttps://github.com/XiaohangZhan/conditional-motion-propagation
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署。
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deep-learning,interactive-annotation,motion-prediction,representation-learning,self-supervised,self-supervised-learning,unsupervised-learning,video-generation
GitHub 星标★ 160
上线时间2019-04-08 00:00:00
代码更新2019-07-19
仓库体积51.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

这是一个CVPR 2019的官方代码项目，专注于视频中的条件运动传播问题。其核心目标是解决视频中物体运动信息的预测与传播，尤其在交互式视频标注场景下，能够根据用户提供的少量标注（如稀疏轨迹或关键点）自动预测并传播运动信息到整个视频序列。项目采用自监督表示学习方法，学习视频帧间的运动特征，实现无需大量人工标注即可完成运动预测。主要能力包括：基于条件输入的运动传播、自监督特征学习、以及交互式标注的辅助支持。该工作为视频理解、视频编辑和物体跟踪等下游任务提供了基础的运动预测模型。

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 ★ 160

核心亮点

  • 来自CVPR 2019的官方实现，算法经过学术验证，可靠性高
  • 采用自监督学习，减少对大量人工标注的依赖，降低使用成本
  • 针对交互式标注场景设计，能有效提升视频标注效率

不足之处

  • 项目较老（2019年），代码可能未适配最新深度学习框架
  • 文档和社区支持有限，上手可能需要阅读论文
  • 功能相对单一，仅聚焦运动传播，不包含完整视频生成能力

适用场景

  • 视频物体跟踪，利用运动传播预测物体后续位置
  • 交互式视频标注，辅助标注者快速标注运动物体
  • 视频编辑中的运动迁移，将运动模式应用到新视频

替代项目

FlowNet2、RAFT、Self-Supervised Motion Prediction

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