Self_Gradient_Forcing_Plus

5秒窗口训练，生成24小时长视频

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 10 🐛 待处理 3 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 218
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，定价信息待确认

项目预览

Self_Gradient_Forcing_Plus 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Zihan-Su
官网地址https://zihan-su.github.io/self-gradient-forcing-plus
GitHubhttps://github.com/Zihan-Su/Self_Gradient_Forcing_Plus
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，定价信息待确认
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Apache-2.0
主要语言Python
GitHub 星标★ 218
上线时间2026-10-07 00:00:00
代码更新2026-10-20
仓库体积6.6 MB
本站数据更新2026-10-26
维护状态活跃
收录时间2026-10-26
浏览次数0

项目介绍

Self_Gradient_Forcing_Plus 是一个面向自回归视频生成的研究型开源项目，核心思路是把上下文写入与去噪两个环节的参数解耦，让模型在训练时只需 5 秒长度的视频窗口，却能在推理阶段持续生成最长约 24 小时的视频。它要解决的是长视频自回归生成中误差累积、上下文漂移和显存/时间成本随长度爆炸的问题：通过分离负责维护历史上下文的参数与负责逐帧去噪的参数，模型可以在不重训长序列的情况下延长生成时长，同时保持画面连贯。项目以 Python 实现，代码偏研究原型，适合复现论文思路、做长序列生成实验和二次开发，而非开箱即用的产品级工具。当前星标约 218，属于早期项目，文档与社区生态仍在积累中。

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 2026-10-26 · 当前星标 ★ 218

核心亮点

  • 将上下文写入与去噪参数解耦，训练窗口仅 5 秒即可外推到超长视频生成，显著降低训练成本
  • 支持最长约 24 小时的连续自回归生成，针对长序列误差累积问题给出结构性方案
  • 纯 Python 实现，代码结构贴近论文思路，便于研究者复现与改造

不足之处

  • 早期项目，文档与使用示例较少，上手需要一定研究背景
  • 长时生成的显存与推理时间开销较大，缺少工程化优化说明

适用场景

  • 长视频生成方向的论文复现与算法实验
  • 需要超长时序一致性的视频生成研究
  • 自回归模型上下文管理机制的二次开发

替代项目

Open-Sora、CogVideo、Wan2.1

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