flatten

用光流引导注意力,让视频编辑不闪不抖,保持时序一致

FLATTEN 是一个基于 PyTorch 实现的视频编辑工具,核心是光流引导的注意力机制,用于在文本到视频编辑中保持时序一致性。它解决的是现有视频编辑模型在修改内容时容易产生闪烁、物体变形或背景不稳定等问题。通过引入光流信息来约束注意力计算,使得编辑后的视频在保持运动轨迹自然的同时,精准响应文本指令。项目代码基于扩散模型,支持局部编辑(如更换物体、改变风格)和全局编辑(如场景转换),并提供训练和推理脚本。作为 ICLR 2024 的学术成果,其方法在多个基准上展示了优于现有方案的一致性表现,适合研究者和开发者用于视频内容创作、影视后期或生成式视频编辑的二次开发。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 212
维护状态 低维护
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类视频生成
开发团队yrcong
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目,代码免费,官网提供演示页面,无付费版本。
访问状态
是否开源
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,iclr2024,video-editing,video-generation
GitHub 星标★ 212
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-10-05 00:00:00
最近更新2026-06-12 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数4

使用教程

核心亮点

  • 提出光流引导注意力机制,有效提升编辑视频的时序连贯性
  • 基于扩散模型,支持文本驱动的局部和全局视频编辑
  • 提供完整训练与推理代码,便于复现和二次开发

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖光流计算,可能增加预处理开销

适用场景

  • 影视后期:对已有视频进行局部对象替换或风格迁移
  • 内容创作:根据文本描述快速生成或编辑短视频片段
  • 学术研究:作为视频编辑一致性的基线或改进参考

替代项目

Tune-A-Video、ControlVideo、VideoComposer

项目介绍

flatten 是视频领域的开源项目,由 yrcong 开发,2023 年首次发布。

它收录于视频分类,该分类目前共有 472 个项目,GitHub 星标数为 212。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-06-12。代码免费,官网提供演示页面,无付费版本。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:影视后期:对已有视频进行局部对象替换或风格迁移。同类可对比的替代方案包括 Tune-A-Video、ControlVideo、VideoComposer。

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