flatten

用光流引导注意力,让视频编辑不闪不抖,保持时序一致

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 7 🐛 待处理 2 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 212
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,代码免费,官网提供演示页面,无付费版本。

项目预览

flatten 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yrcong
定价模式🏷️完全免费
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✅ 目前可打开
是否开源是
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
上线时间2023-10-05 00:00:00
代码更新2024-05-24
仓库体积45.8 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

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。

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 ★ 212

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

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