video-diffusion-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation of Video Diffusion Models, Jonathan Ho's new paper extending DDPMs to Video Generation - in Pytorch
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,722 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,999 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
video-diffusion-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation of Video Diffusion Models, Jonathan Ho's new paper extending DDPMs to Video Generation - in Pytorch
TeaCache 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Timestep Embedding Tells: It's Time to Cache for Video Diffusion Model
cosmos-predict2.5 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Cosmos-Predict2.5, the latest version of the Cosmos World Foundation Models (WFMs) family, specialized for simulating and predicting the future stat…
半调纸拼贴 B-roll 生成 skill:三闸门审批,Gemini Omni Flash 首尾帧组装动画 | Editorial halftone paper-collage B-roll agent skill
半调纸拼贴 B-roll 生成 skill:三闸门审批,Gemini Omni Flash 首尾帧组装动画 | Editorial halftone paper-collage B-roll agent skill
FollowYourPose 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打开源免费。
[AAAI 2024] Follow-Your-Pose: This repo is the official implementation of "Follow-Your-Pose : Pose-Guided Text-to-Video Generation using Pose-Free V…
Lance 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
A 3B-active-parameter native unified multimodal model for image and video understanding, generation, and editing.
Bernini 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Bernini is a unified framework for video generation and editing that combines an MLLM-based semantic planner with a DiT-based renderer.
MagicTime 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
[TPAMI 2025🔥] MagicTime: Time-lapse Video Generation Models as Metamorphic Simulators
Motus 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Official code of Motus: A Unified Latent Action World Model
articulated-animation 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Code for Motion Representations for Articulated Animation paper
StableAvatar 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打适合生产环境。
[NeurIPS2026] We present StableAvatar, the first end-to-end video diffusion transformer, which synthesizes infinite-length high-quality audio-driven…
SpargeAttn 是用 Cuda 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
[ICML2025] SpargeAttention: A training-free sparse attention that accelerates any model inference.
HunyuanCustom 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
HunyuanCustom: A Multimodal-Driven Architecture for Customized Video Generation
ComfyUI-H3-Motion-Context 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Clip chaining for MiniMax H3 in ComfyUI - motion and audio genuinely continue across joins
UniAnimate 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Code for SCIS-2025 Paper "UniAnimate: Taming Unified Video Diffusion Models for Consistent Human Image Animation".
MagicDrive 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR24] Official implementation of the paper “MagicDrive: Street View Generation with Diverse 3D Geometry Control”
MOVA 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
A foundation model that generates synchronized video and audio in a single model
echomimic_v3 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
[AAAI 2026] EchoMimicV3: 1.3B Parameters are All You Need for Unified Multi-Modal and Multi-Task Human Animation
SCAIL 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
SCAIL: Towards Studio-Grade Character Animation via In-Context Learning of 3D-Consistent Pose Representations (CVPR 2026 Findings)
MotionDirector 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
[ECCV 2024 Oral] MotionDirector: Motion Customization of Text-to-Video Diffusion Models.
Causal-Forcing 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实时。
[ICML 2026] Official codebase for "Causal Forcing: Autoregressive Diffusion Distillation Done Right for High-Quality Real-Time Interactive Video Gen…
magvit 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Official JAX implementation of MAGVIT: Masked Generative Video Transformer
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,999 个,本站已收录 65,722 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。