svor

用扩散模型一键抹掉视频里的物体,背景自动补全

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 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 134
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,Apache-2.0许可证,可自由使用和部署,无付费版本。

项目预览

svor 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xiaomi-research
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可自由使用和部署,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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型video-diffusion,video-removal
GitHub 星标★ 134
上线时间2026-04-10 00:00:00
代码更新2026-05-20
仓库体积69.8 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6

项目介绍

SVOR(Stable Video Object Removal)是一个基于视频扩散模型的视频物体移除工具,旨在从视频中无缝删除指定物体并填充背景。它解决的是传统视频编辑中物体移除耗时且效果不自然的问题,利用Stable Video Diffusion的生成能力,实现高保真的背景修复。核心能力包括:通过掩码指定待移除区域,自动生成连贯的背景内容,支持多帧一致性处理,并提供了基于Python的推理流程。项目处于早期阶段,代码结构清晰,适合研究视频生成与编辑的开发者使用。

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 ★ 134

技术标签

核心亮点

  • 基于Stable Video Diffusion,生成背景质量高,时序连贯性好
  • 提供完整的推理脚本和示例,上手门槛较低
  • 支持自定义掩码,灵活指定任意物体移除

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖较大模型,推理速度慢,显存占用高

适用场景

  • 视频后期制作中移除临时出现的路人或杂物
  • 影视特效中去除不需要的道具或场景元素
  • 个人视频编辑时清理镜头中的干扰物

替代项目

ProPainter、E2FGVI、VideoCut

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