mcm

让视频扩散模型少步采样,快速生成连贯视频

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 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 71
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,完全免费,需自行部署使用。

项目预览

mcm 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yhZhai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,完全免费,需自行部署使用。
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aigc,consistency-models,fast-sampling,text-to-video,video-diffusion,video-diffusion-model,video-generation
GitHub 星标★ 71
上线时间2024-05-23 00:00:00
代码更新2024-10-27
仓库体积32.7 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4

项目介绍

mcm(Motion Consistency Model)是一个面向视频生成的加速采样模型,来自NeurIPS 2024论文。它针对视频扩散模型推理速度慢的问题,提出了一种解耦的运动-外观蒸馏方法,将视频生成中的运动一致性和外观质量分别处理,从而在保持高视觉质量的同时大幅减少采样步数。核心能力包括:支持文本到视频的快速生成,通过一致性模型实现少步采样,并利用运动与外观的分离蒸馏提升生成视频的时间连贯性。项目基于PyTorch,提供训练和推理代码,适合研究视频扩散加速的开发者使用。

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 ★ 71

核心亮点

  • 提出运动-外观解耦蒸馏,兼顾时间连贯性和画质
  • 基于一致性模型,显著减少采样步数,加速推理
  • 来自NeurIPS 2024,方法论有学术背书

不足之处

  • 项目处于早期,星标少,文档和社区支持待观察
  • 依赖特定扩散模型架构,通用性需验证

适用场景

  • 视频生成模型的快速推理部署
  • 学术研究加速采样方法
  • 文本到视频的实时生成原型

替代项目

Latent Consistency Model、AnimateDiff、VideoFusion

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