HumanVid

用UE5合成数据，低成本生成高质量可控人体视频

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 6 👀 关注 28
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 351
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，基于CC-BY-4.0许可证，可自由使用，无付费版本。

项目预览

HumanVid 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zhenzhiwang
官网地址https://humanvid.github.io
GitHubhttps://github.com/zhenzhiwang/HumanVid
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
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★ 351
上线时间2024-07-19 00:00:00
代码更新2026-05-05
仓库体积1.6 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2

项目介绍

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。

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 ★ 351

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

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