Magic-Me

用几张照片，定制专属身份的视频生成

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 33 🐛 待处理 12 👀 关注 13
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 459
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，提供在线演示页面，代码免费使用，无付费版本。

项目预览

Magic-Me 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Zhen-Dong
官网地址https://magic-me-webpage.github.io
GitHubhttps://github.com/Zhen-Dong/Magic-Me
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，提供在线演示页面，代码免费使用，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,image-animation,image-editting,personalized-generation,text-to-video,video-diffusion,video-editing,video-generation
GitHub 星标★ 459
上线时间2024-02-11 00:00:00
代码更新2024-02-22
仓库体积89.3 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

Magic-Me 是一个基于扩散模型的个性化视频生成项目，旨在实现身份特定的视频定制化生成。它解决了现有文本到视频模型难以保持特定人物身份一致性的问题，允许用户通过少量参考图像，生成具有指定人物身份且动作连贯的视频。核心能力包括：利用扩散模型进行视频生成、支持图像动画和编辑、实现个性化生成，以及结合文本提示控制视频内容。项目代码基于 Python，技术栈涵盖 diffusion-models、image-animation、image-editing、personalized-generation、text-to-video、video-diffusion、video-editing 等。目前处于早期阶段，GitHub 星标 458，提供了研究原型，适合对视频生成和个性化技术感兴趣的开发者进行学习和二次开发。

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 ★ 459

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：高级 约 60 分钟 部署方式：本地GPU 4 步

环境要求

  • CUDA GPU
  • 基座模型权重
  • 人物照片

安装与启动步骤

  1. 1拉代码与基座模型

    先备好基础生成模型。

    git clone https://github.com/Zhen-Dong/Magic-Me.git

  2. 2下个性化权重

    它需要先训练一个身份嵌入。

  3. 3训练身份嵌入

    用同一个人的多张照片。

  4. 4生成个性化视频

    用训练好的嵌入驱动。

如何确认成功

用某个人的多张照片训练后，生成的视频里人物面部特征与本人一致，换人重训后结果随之改变

注意事项

  • 它做的是个性化视频生成：先学一个人的身份嵌入，再生成带这个人的视频。
  • 素材是真人照片，涉及肖像权与个人信息，必须取得本人同意。
  • 训练用的照片质量与数量直接决定相似度，模糊或角度单一都不行。
  • 生成结果可能被滥用，发布时注意标注为合成内容。

核心亮点

  • 实现身份保持的视频生成，解决传统方法人物一致性差的问题
  • 集成多种扩散模型技术，支持文本到视频、图像动画和编辑
  • 代码结构清晰，适合作为个性化视频生成研究的基线

不足之处

  • 项目处于早期，文档和社区支持待观察
  • 依赖复杂扩散模型，推理速度可能较慢

适用场景

  • 虚拟主播/数字人形象定制
  • 电影特效中的角色一致性生成
  • 个性化视频内容创作（如纪念视频、广告）

替代项目

AnimateDiff、VideoCrafter、ModelScope Text-to-Video

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