开箱即用的视频扩散模型工具箱，支持文生视频和图生视频，重点解决高质量视频训练数据不足的问题。

开源的大规模视频生成模型，支持高质量文生视频，为 AIGC 视频创作提供可用的生成能力。

开源文生视频和图生视频模型，CogVideoX 支持从文本或图片生成视频，适合搭建视频生成推理服务。

LTX-Video 是 Lightricks 开源的视频生成模型，支持文生视频和图生视频，基于 DiT 扩散架构，可快速生成高质量短视频。

把 LTX-Video 视频生成模型接入 ComfyUI 的插件，用节点式工作流就能跑文生视频和图生视频。

让视频扩散模型在普通显卡上也能跑起来，通过帧打包技术大幅降低显存占用，实现实用的长视频生成。

基于扩散模型的多文本长视频生成与编辑方案，通过时序协同去噪把多个文本提示拼成连贯长视频，解决单次生成时长受限的问题。

开源视频生成模型，用高效架构和训练方案降低高质量视频制作门槛，让普通开发者也能训练和部署文生视频模型。

把视频扩散模型的推理速度提升 100–200 倍，靠一致性蒸馏、稀疏线性注意力和 SageAttention 等系统级优化，让视频生成真正跑得动。

一种面向视频扩散模型的免训练缓存加速方法，利用时间步嵌入判断哪些步骤可以复用计算结果，从而在不重新训练的情况下显著提升推理速度。

从稀疏视角前馈式合成 360 度场景，结合高斯泼溅与视频扩散模型，无需逐场景优化即可生成可自由漫游的新视角画面。

能实时生成长视频的扩散模型，支持图生视频和交互式长上下文生成，解决长视频生成速度慢、画质难兼顾的问题。

基于 PyTorch 的「历史引导视频扩散」官方实现，用 Transformer 做视频生成与图生视频，让生成结果在时间上更连贯。

让视频扩散 Transformer 无需重新训练就能生成远超训练时长的长视频，通过改进位置编码实现长度外推，兼容 CogVideoX、HunyuanVideo 等模型。

ChronoMagic-Bench 是 NeurIPS 2024 提出的文本到延时视频生成评测基准，用变形评估衡量扩散模型生成延时视频的质量。

汇总视频生成、编辑等方向的扩散模型资源清单，方便快速查找和跟进相关论文与项目。

汇总视频扩散模型相关论文与资源的综述清单，覆盖文本生成视频、视频编辑等方向，帮研究者快速摸清领域脉络和代表工作。

汇总视频生成领域的论文与资源清单，覆盖扩散模型、GAN、文本生成视频等方向，方便快速追踪研究进展。