HumanVid 是视频领域的开源项目，由 zhenzhiwang 开发，2024 年首次发布。
它收录于视频分类，该分类目前共有 474 个项目，GitHub 星标数为 350。
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 2026-08-28。基于CC-BY-4.0许可证，可自由使用，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：学术研究：人体视频生成、动作迁移、可控生成。同类可对比的替代方案包括 MagicAnimate、AnimateAnyone、DisCo。
HumanVid
用UE5合成数据，低成本生成高质量可控人体视频
HumanVid 是一个面向人体视频生成的开源项目，发表于 NeurIPS 2024 D&B Track。它主要解决高质量、可控的人体视频数据稀缺问题，通过结合真实数据和合成数据来训练视频生成模型。核心能力包括：利用 Unreal Engine 5 构建大规模合成数据生成流程，能够生成带有精确人体姿态、深度和相机参数的多视角视频；同时提供真实数据采集与标注方案，形成真实与合成数据混合的训练集。项目支持从图像到视频的生成，并针对人体运动、外观和视角进行控制。其技术栈涵盖 Python、深度学习框架以及 UE5 渲染，为研究者提供了完整的工具链和基准，推动文本/图像驱动的人体视频生成、动作迁移等任务的发展。
开源
free
视频生成
GitHub 星标
★ 350
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类视频生成
开发团队zhenzhiwang
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，基于CC-BY-4.0许可证，可自由使用，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议CC-BY-4.0
主要语言Python
技术栈/模型human-video-generation,image-to-video-generation,synthetic-dataset-generation,unreal-engine-5,video-generation
GitHub 星标★ 350
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-07-19 00:00:00
最近更新2026-08-28 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1
使用教程
核心亮点
- 提出真实+合成数据混合方案，解决人体视频数据稀缺难题
- 基于UE5的合成数据管线，可精确控制姿态、视角与光照
- 提供完整代码与基准，便于复现和扩展研究
不足之处
- 依赖UE5，环境配置复杂，上手门槛较高
- 合成数据与真实数据存在域差异，泛化性待验证
- 文档/社区待观察
适用场景
- 学术研究：人体视频生成、动作迁移、可控生成
- 影视/游戏：快速生成虚拟角色动画素材
- 数据增强：为视频生成模型提供多样训练数据
替代项目
MagicAnimate、AnimateAnyone、DisCo
项目介绍
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