[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-LPengYang--MotionClone":3,"tool-LPengYang--MotionClone":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":78,"owner_email":78,"owner_twitter":78,"owner_website":78,"owner_url":80,"languages":81,"stars":86,"forks":87,"last_commit_at":88,"license":78,"difficulty_score":10,"env_os":89,"env_gpu":90,"env_ram":91,"env_deps":92,"category_tags":106,"github_topics":78,"view_count":107,"oss_zip_url":78,"oss_zip_packed_at":78,"status":16,"created_at":108,"updated_at":109,"faqs":110,"releases":143},1165,"LPengYang\u002FMotionClone","MotionClone","[ICLR 2025] Official implementation of MotionClone: Training-Free Motion Cloning for Controllable Video Generation ","MotionClone 是一个无需训练的视频生成工具，能够从参考视频中克隆运动，实现可控的视频创作。它解决了传统方法需要复杂训练或微调才能实现运动控制的问题，通过简化流程，让运动迁移更加高效和灵活。MotionClone 利用时间注意力权重作为运动表示，直接从单次去噪步骤中提取运动信息，避免了繁琐的视频逆向过程。这项技术特别适合开发者、研究人员以及需要快速生成高质量视频内容的设计师使用。其核心亮点在于无需训练即可实现多种运动风格的迁移，支持文本到视频、图像到视频等多种应用场景，提升了视频生成的准确性和一致性。","# MotionClone\nThis repository is the official implementation of [MotionClone](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2406.05338). It is a **training-free framework** that enables motion cloning from a reference video for controllable video generation, **without cumbersome video inversion processes**.\n\u003Cdetails>\u003Csummary>Click for the full abstract of MotionClone\u003C\u002Fsummary>\n\n> Motion-based controllable video generation offers the potential for creating captivating visual content. Existing methods typically necessitate model training to encode particular motion cues or incorporate fine-tuning to inject certain motion patterns, resulting in limited flexibility and generalization.\nIn this work, we propose **MotionClone** a training-free framework that enables motion cloning from reference videos to versatile motion-controlled video generation, including text-to-video and image-to-video. Based on the observation that the dominant components in temporal-attention maps drive motion synthesis, while the rest mainly capture noisy or very subtle motions, MotionClone utilizes sparse temporal attention weights as motion representations for motion guidance, facilitating diverse motion transfer across varying scenarios. Meanwhile, MotionClone allows for the direct extraction of motion representation through a single denoising step, bypassing the cumbersome inversion processes and thus promoting both efficiency and flexibility. \nExtensive experiments demonstrate that MotionClone exhibits proficiency in both global camera motion and local object motion, with notable superiority in terms of motion fidelity, textual alignment, and temporal consistency.\n\u003C\u002Fdetails>\n\n**[MotionClone: Training-Free Motion Cloning for Controllable Video Generation](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2406.05338)** \n\u003C\u002Fbr>\n[Pengyang Ling*](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLPengYang\u002F),\n[Jiazi Bu*](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBujiazi\u002F),\n[Pan Zhang\u003Csup>†\u003C\u002Fsup>](https:\u002F\u002Fpanzhang0212.github.io\u002F),\n[Xiaoyi Dong](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=FscToE0AAAAJ&hl=en\u002F),\n[Yuhang Zang](https:\u002F\u002Fyuhangzang.github.io\u002F),\n[Tong Wu](https:\u002F\u002Fwutong16.github.io\u002F),\n[Huaian Chen](https:\u002F\u002Fscholar.google.com.hk\u002Fcitations?hl=zh-CN&user=D6ol9XkAAAAJ),\n[Jiaqi Wang](https:\u002F\u002Fmyownskyw7.github.io\u002F),\n[Yi Jin\u003Csup>†\u003C\u002Fsup>](https:\u002F\u002Fscholar.google.ca\u002Fcitations?hl=en&user=mAJ1dCYAAAAJ)  \n(*Equal Contribution)(\u003Csup>†\u003C\u002Fsup>Corresponding Author)\n\n\u003C!-- [Arxiv Report](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2307.04725) | [Project Page](https:\u002F\u002Fanimatediff.github.io\u002F) -->\n[![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2406.05338-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2406.05338)\n[![Project Page](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FProject-Website-green)](https:\u002F\u002Fbujiazi.github.io\u002Fmotionclone.github.io\u002F)\n![](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FLPengYang\u002FMotionClone?style=social)\n\u003C!-- [![Open in OpenXLab](https:\u002F\u002Fcdn-static.openxlab.org.cn\u002Fapp-center\u002Fopenxlab_app.svg)](https:\u002F\u002Fbujiazi.github.io\u002Fmotionclone.github.io\u002F) -->\n\u003C!-- [![Hugging Face Spaces](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-yellow)](https:\u002F\u002Fbujiazi.github.io\u002Fmotionclone.github.io\u002F) -->\n\n## Demo\n[![]](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Fd1f1c753-f192-455b-9779-94c925e51aaa)\n\n\n## 🖋 News\n- The latest version of our paper (**v4**) is available on arXiv! (10.08)\n- The latest version of our paper (**v3**) is available on arXiv! (7.2)\n- Code released! (6.29)\n\n## 🏗️ Todo\n- [x] We have updated the latest version of MotionCloning, which performs motion transfer **without video inversion** and supports **image-to-video and sketch-to-video**.\n- [x] Release the MotionClone code (We have released **the first version** of our code and will continue to optimize it. We welcome any questions or issues you may have and will address them promptly.)\n- [x] Release paper\n\n## 📚 Gallery\nWe show more results in the [Project Page](https:\u002F\u002Fbujiazi.github.io\u002Fmotionclone.github.io\u002F).\n\n## 🚀 Method Overview\n### Feature visualization\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src='https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLPengYang_MotionClone_readme_b21c623b3519.png'\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### Pipeline\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src='https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLPengYang_MotionClone_readme_e61ecd14c36c.png'\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\nMotionClone utilizes sparse temporal attention weights as motion representations for motion guidance, facilitating diverse motion transfer across varying scenarios. Meanwhile, MotionClone allows for the direct extraction of motion representation through a single denoising step, bypassing the cumbersome inversion processes and thus promoting both efficiency and flexibility.\n\n## 🔧 Installations (python==3.11.3 recommended)\n\n### Setup repository and conda environment\n\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBujiazi\u002FMotionClone.git\ncd MotionClone\n\nconda env create -f environment.yaml\nconda activate motionclone\n```\n\n## 🔑 Pretrained Model Preparations\n\n### Download Stable Diffusion V1.5\n\n```\ngit lfs install\ngit clone https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Frunwayml\u002Fstable-diffusion-v1-5 models\u002FStableDiffusion\u002F\n```\n\nAfter downloading Stable Diffusion, save them to `models\u002FStableDiffusion`. \n\n### Prepare Community Models\n\nManually download the community `.safetensors` models from [RealisticVision V5.1](https:\u002F\u002Fcivitai.com\u002Fmodels\u002F4201?modelVersionId=130072) and save them to `models\u002FDreamBooth_LoRA`. \n\n### Prepare AnimateDiff Motion Modules\n\nManually download the AnimateDiff modules from [AnimateDiff](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fguoyww\u002FAnimateDiff), we recommend [`v3_adapter_sd_v15.ckpt`](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fguoyww\u002Fanimatediff\u002Fblob\u002Fmain\u002Fv3_sd15_adapter.ckpt) and [`v3_sd15_mm.ckpt.ckpt`](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fguoyww\u002Fanimatediff\u002Fblob\u002Fmain\u002Fv3_sd15_mm.ckpt). Save the modules to `models\u002FMotion_Module`.\n\n### Prepare SparseCtrl for image-to-video and sketch-to-video\nManually download \"v3_sd15_sparsectrl_rgb.ckpt\" and \"v3_sd15_sparsectrl_scribble.ckpt\" from [AnimateDiff](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fguoyww\u002Fanimatediff\u002Ftree\u002Fmain). Save the modules to `models\u002FSparseCtrl`.\n\n## 🎈 Quick Start\n\n### Perform Text-to-video generation with customized camera motion\n```\npython t2v_video_sample.py --inference_config \"configs\u002Ft2v_camera.yaml\" --examples \"configs\u002Ft2v_camera.jsonl\"\n```\n### Perform Text-to-video generation with customized object motion\n```\npython t2v_video_sample.py --inference_config \"configs\u002Ft2v_object.yaml\" --examples \"configs\u002Ft2v_object.jsonl\"\n```\n### Combine motion cloning with sketch-to-video\n```\npython i2v_video_sample.py --inference_config \"configs\u002Fi2v_sketch.yaml\" --examples \"configs\u002Fi2v_sketch.jsonl\"\n```\n### Combine motion cloning with image-to-video\n```\npython i2v_video_sample.py --inference_config \"configs\u002Fi2v_rgb.yaml\" --examples \"configs\u002Fi2v_rgb.jsonl\"\n```\n\n\n## 📎 Citation \n\nIf you find this work helpful, please cite the following paper:\n\n```\n@article{ling2024motionclone,\n  title={MotionClone: Training-Free Motion Cloning for Controllable Video Generation},\n  author={Ling, Pengyang and Bu, Jiazi and Zhang, Pan and Dong, Xiaoyi and Zang, Yuhang and Wu, Tong and Chen, Huaian and Wang, Jiaqi and Jin, Yi},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2406.05338},\n  year={2024}\n}\n```\n\n## 📣 Disclaimer\n\nThis is official code of MotionClone.\nAll the copyrights of the demo images and audio are from community users. \nFeel free to contact us if you would like remove them.\n\n## 💞 Acknowledgements\nThe code is built upon the below repositories, we thank all the contributors for open-sourcing.\n* [AnimateDiff](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fguoyww\u002FAnimateDiff)\n* [FreeControl](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgenforce\u002Ffreecontrol)\n","# MotionClone\n本仓库是 [MotionClone](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2406.05338) 的官方实现。它是一个**无需训练的框架**，能够从参考视频中克隆运动以进行可控视频生成，**无需繁琐的视频反演过程**。\n\u003Cdetails>\u003Csummary>点击查看 MotionClone 的完整摘要\u003C\u002Fsummary>\n\n> 基于运动的可控视频生成为创作引人入胜的视觉内容提供了可能性。现有方法通常需要训练模型来编码特定的运动线索，或通过微调注入某些运动模式，这导致灵活性和泛化能力受限。\n在本工作中，我们提出了 **MotionClone**，一个无需训练的框架，能够从参考视频中克隆运动，从而实现多样的运动控制视频生成，包括文本到视频和图像到视频。基于这样的观察：时间注意力图中的主导成分驱动运动合成，而其余部分主要捕捉噪声或非常细微的运动，MotionClone 使用稀疏的时间注意力权重作为运动表示来进行运动引导，从而促进在不同场景下的多样化运动迁移。同时，MotionClone 允许通过单步去噪直接提取运动表示，跳过了繁琐的反演过程，因此既提高了效率又增强了灵活性。\n大量实验表明，MotionClone 在全局相机运动和局部物体运动方面均表现出色，在运动保真度、文本对齐性和时间一致性等方面具有显著优势。\n\u003C\u002Fdetails>\n\n**[MotionClone: 用于可控视频生成的无训练运动克隆](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2406.05338)** \n\u003C\u002Fbr>\n[Pengyang Ling*](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLPengYang\u002F),\n[Jiazi Bu*](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBujiazi\u002F),\n[Pan Zhang\u003Csup>†\u003C\u002Fsup>](https:\u002F\u002Fpanzhang0212.github.io\u002F),\n[Xiaoyi Dong](https:\u002F\u002Fscholar.google.com\u002Fcitations?user=FscToE0AAAAJ&hl=en\u002F),\n[Yuhang Zang](https:\u002F\u002Fyuhangzang.github.io\u002F),\n[Tong Wu](https:\u002F\u002Fwutong16.github.io\u002F),\n[Huaian Chen](https:\u002F\u002Fscholar.google.com.hk\u002Fcitations?hl=zh-CN&user=D6ol9XkAAAAJ),\n[Jiaqi Wang](https:\u002F\u002Fmyownskyw7.github.io\u002F),\n[Yi Jin\u003Csup>†\u003C\u002Fsup>](https:\u002F\u002Fscholar.google.ca\u002Fcitations?hl=en&user=mAJ1dCYAAAAJ)  \n(*同等贡献)(\u003Csup>†\u003C\u002Fsup>通讯作者)\n\n\u003C!-- [Arxiv Report](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2307.04725) | [Project Page](https:\u002F\u002Fanimatediff.github.io\u002F) -->\n[![arXiv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2406.05338-b31b1b.svg)](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2406.05338)\n[![Project Page](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FProject-Website-green)](https:\u002F\u002Fbujiazi.github.io\u002Fmotionclone.github.io\u002F)\n![](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FLPengYang\u002FMotionClone?style=social)\n\u003C!-- [![Open in OpenXLab](https:\u002F\u002Fcdn-static.openxlab.org.cn\u002Fapp-center\u002Fopenxlab_app.svg)](https:\u002F\u002Fbujiazi.github.io\u002Fmotionclone.github.io\u002F) -->\n\u003C!-- [![Hugging Face Spaces](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Spaces-yellow)](https:\u002F\u002Fbujiazi.github.io\u002Fmotionclone.github.io\u002F) -->\n\n## 演示\n[![]](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Fd1f1c753-f192-455b-9779-94c925e51aaa)\n\n\n## 🖋 新闻\n- 我们的论文最新版本（v4）已在 arXiv 上发布！(8月10日)\n- 我们的论文最新版本（v3）已在 arXiv 上发布！(7月2日)\n- 代码已发布！(6月29日)\n\n## 🏗️ 待办事项\n- [x] 我们已更新了 MotionCloning 的最新版本，该版本可在**无需视频反演**的情况下进行运动迁移，并支持**图像到视频和草图到视频**。\n- [x] 发布 MotionClone 代码（我们已发布了代码的**第一版**，并将继续优化。欢迎提出任何问题或反馈，我们将及时回复。）\n- [x] 发表论文\n\n## 📚 画廊\n更多结果请参见 [项目页面](https:\u002F\u002Fbujiazi.github.io\u002Fmotionclone.github.io\u002F)。\n\n## 🚀 方法概述\n### 特征可视化\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src='https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLPengYang_MotionClone_readme_b21c623b3519.png'\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### 流程图\n\u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src='https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLPengYang_MotionClone_readme_e61ecd14c36c.png'\u002F>\n\u003C\u002Fdiv>\n\nMotionClone 使用稀疏的时间注意力权重作为运动表示来进行运动引导，从而促进在不同场景下的多样化运动迁移。同时，MotionClone 允许通过单步去噪直接提取运动表示，跳过繁琐的反演过程，进而提升效率和灵活性。\n\n## 🔧 安装（推荐使用 python==3.11.3）\n\n### 设置仓库和 conda 环境\n\n```\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBujiazi\u002FMotionClone.git\ncd MotionClone\n\nconda env create -f environment.yaml\nconda activate motionclone\n```\n\n## 🔑 预训练模型准备\n\n### 下载 Stable Diffusion V1.5\n\n```\ngit lfs install\ngit clone https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Frunwayml\u002Fstable-diffusion-v1-5 models\u002FStableDiffusion\u002F\n```\n\n下载 Stable Diffusion 后，请将其保存到 `models\u002FStableDiffusion` 目录下。\n\n### 准备社区模型\n\n手动从 [RealisticVision V5.1](https:\u002F\u002Fcivitai.com\u002Fmodels\u002F4201?modelVersionId=130072) 下载社区 `.safetensors` 模型，并将其保存到 `models\u002FDreamBooth_LoRA` 目录下。\n\n### 准备 AnimateDiff 运动模块\n\n手动从 [AnimateDiff](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fguoyww\u002FAnimateDiff) 下载 AnimateDiff 模块，我们推荐 [`v3_adapter_sd_v15.ckpt`](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fguoyww\u002Fanimatediff\u002Fblob\u002Fmain\u002Fv3_sd15_adapter.ckpt) 和 [`v3_sd15_mm.ckpt.ckpt`](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fguoyww\u002Fanimatediff\u002Fblob\u002Fmain\u002Fv3_sd15_mm.ckpt)。将这些模块保存到 `models\u002FMotion_Module` 目录下。\n\n### 准备 SparseCtrl 用于图像到视频和草图到视频\n\n手动从 [AnimateDiff](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fguoyww\u002Fanimatediff\u002Ftree\u002Fmain) 下载“v3_sd15_sparsectrl_rgb.ckpt”和“v3_sd15_sparsectrl_scribble.ckpt”。将这些模块保存到 `models\u002FSparseCtrl` 目录下。\n\n## 🎈 快速入门\n\n### 使用自定义相机运动进行文本到视频生成\n```\npython t2v_video_sample.py --inference_config \"configs\u002Ft2v_camera.yaml\" --examples \"configs\u002Ft2v_camera.jsonl\"\n```\n### 使用自定义物体运动进行文本到视频生成\n```\npython t2v_video_sample.py --inference_config \"configs\u002Ft2v_object.yaml\" --examples \"configs\u002Ft2v_object.jsonl\"\n```\n### 将运动克隆与草图到视频结合\n```\npython i2v_video_sample.py --inference_config \"configs\u002Fi2v_sketch.yaml\" --examples \"configs\u002Fi2v_sketch.jsonl\"\n```\n### 将运动克隆与图像到视频结合\n```\npython i2v_video_sample.py --inference_config \"configs\u002Fi2v_rgb.yaml\" --examples \"configs\u002Fi2v_rgb.jsonl\"\n```\n\n\n## 📎 引用 \n\n如果您觉得这项工作有所帮助，请引用以下论文：\n\n```\n@article{ling2024motionclone,\n  title={MotionClone: Training-Free Motion Cloning for Controllable Video Generation},\n  author={Ling, Pengyang and Bu, Jiazi and Zhang, Pan and Dong, Xiaoyi and Zang, Yuhang and Wu, Tong and Chen, Huaian and Wang, Jiaqi and Jin, Yi},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2406.05338},\n  year={2024}\n}\n```\n\n## 📣 免责声明\n\n这是 MotionClone 的官方代码。\n演示图片和音频的全部版权均属于社区用户。\n如果您希望移除这些内容，请随时联系我们。\n\n## 💞 致谢\n本代码基于以下仓库构建，我们感谢所有贡献者开源共享：\n* [AnimateDiff](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fguoyww\u002FAnimateDiff)\n* [FreeControl](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgenforce\u002Ffreecontrol)","# MotionClone 快速上手指南\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\n- Python 3.11.3（推荐版本）\n- Linux 或 macOS 系统\n- GPU 支持（可选，但建议使用以提高性能）\n\n### 前置依赖\n- Git\n- Conda（推荐使用 Miniconda）\n- Git LFS（用于下载模型文件）\n\n> 建议使用国内镜像源加速依赖安装，例如：\n> - `pip` 镜像：`https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`\n> - `conda` 镜像：`https:\u002F\u002Fmirrors.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fanaconda\u002Fpkgs\u002Fmain`\n\n## 安装步骤\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FBujiazi\u002FMotionClone.git\ncd MotionClone\n\nconda env create -f environment.yaml\nconda activate motionclone\n```\n\n## 基本使用\n\n### 下载预训练模型\n\n#### 下载 Stable Diffusion V1.5\n```bash\ngit lfs install\ngit clone https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Frunwayml\u002Fstable-diffusion-v1-5 models\u002FStableDiffusion\u002F\n```\n\n#### 下载社区模型（RealisticVision V5.1）\n手动下载 `.safetensors` 模型并保存至 `models\u002FDreamBooth_LoRA`\n\n#### 下载 AnimateDiff 运动模块\n手动下载以下模型并保存至 `models\u002FMotion_Module`：\n- `v3_adapter_sd_v15.ckpt`\n- `v3_sd15_mm.ckpt`\n\n#### 下载 SparseCtrl 模型\n手动下载以下模型并保存至 `models\u002FSparseCtrl`：\n- `v3_sd15_sparsectrl_rgb.ckpt`\n- `v3_sd15_sparsectrl_scribble.ckpt`\n\n### 示例用法\n\n#### 文本到视频生成（自定义相机运动）\n```bash\npython t2v_video_sample.py --inference_config \"configs\u002Ft2v_camera.yaml\" --examples \"configs\u002Ft2v_camera.jsonl\"\n```\n\n#### 文本到视频生成（自定义物体运动）\n```bash\npython t2v_video_sample.py --inference_config \"configs\u002Ft2v_object.yaml\" --examples \"configs\u002Ft2v_object.jsonl\"\n```\n\n#### 结合草图到视频生成\n```bash\npython i2v_video_sample.py --inference_config \"configs\u002Fi2v_sketch.yaml\" --examples \"configs\u002Fi2v_sketch.jsonl\"\n```\n\n#### 结合图像到视频生成\n```bash\npython i2v_video_sample.py --inference_config \"configs\u002Fi2v_rgb.yaml\" --examples \"configs\u002Fi2v_rgb.jsonl\"\n```","一位动画设计师正在为一个短片制作角色动作，需要根据一段参考视频生成符合特定动作风格的动画视频。他希望在不改变角色外观的前提下，将参考视频中的动作流畅地迁移到新场景中。\n\n### 没有 MotionClone 时  \n- 需要手动调整每一帧的动作细节，耗时且容易出错  \n- 无法直接从参考视频中提取动作信息，需依赖复杂的视频逆向过程  \n- 动作迁移后可能出现不连贯或与目标场景不匹配的问题  \n- 调整动作风格需要重新训练模型，效率低下  \n\n### 使用 MotionClone 后  \n- 直接通过单次去噪步骤提取参考视频的动作特征，省去繁琐的逆向流程  \n- 动作迁移更加自然，保持动作流畅性和与场景的适配性  \n- 支持多种输入形式（如图像、草图）进行动作迁移，提升创作灵活性  \n- 不需要重新训练模型，即可实现不同风格的动作控制  \n\nMotionClone 通过高效、灵活的动作克隆能力，显著提升了动画制作中动作迁移的效率和质量。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FLPengYang_MotionClone_b21c623b.png","LPengYang","Pengyang Ling","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FLPengYang_e876569c.jpg",null,"University of Science and Technology of China","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLPengYang",[82],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Python","#3572A5",100,513,37,"2026-03-22T13:17:50","Linux, macOS, Windows","需要 NVIDIA GPU，显存 8GB+，CUDA 11.7+","16GB+",{"notes":93,"python":94,"dependencies":95},"建议使用 conda 管理环境，首次运行需下载约 5GB 模型文件","3.11.3",[96,97,98,99,100,101,102,103,104,105],"torch>=2.0","transformers>=4.30","accelerate","diffusers","omegaconf","pyyaml","numpy","Pillow","hf-transfer","git-lfs",[52,13],4,"2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:16:45.957103",[111,116,121,126,131,135,139],{"id":112,"question_zh":113,"answer_zh":114,"source_url":115},5281,"运行 sample.py 时生成的视频张量全为 NaN，这是为什么？","可能是由于模型在推理过程中出现了数值不稳定的问题。建议检查输入的 inversion 文件是否正确，并确保使用的模型版本与配置文件兼容。此外，可以尝试更新代码以获得更稳定的实现。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLPengYang\u002FMotionClone\u002Fissues\u002F6",{"id":117,"question_zh":118,"answer_zh":119,"source_url":120},5282,"MotionClone 的能量函数和论文中的公式是否一致？","根据代码实现，MotionClone 的能量函数与论文《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》中描述的有所不同。代码中对噪声进行了调整，使得优化目标保持一致。具体实现细节可以在代码中查看。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLPengYang\u002FMotionClone\u002Fissues\u002F22",{"id":122,"question_zh":123,"answer_zh":124,"source_url":125},5283,"如何解决 CUDA 内存不足的问题？","可以通过降低视频分辨率来减少内存消耗。例如，将分辨率从 16×512×512 调整为 320×320。此外，项目已更新代码，显著降低了内存使用，现在对于 16×512×512 的文本到视频生成，内存消耗约为 14GB。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLPengYang\u002FMotionClone\u002Fissues\u002F13",{"id":127,"question_zh":128,"answer_zh":129,"source_url":130},5284,"代码中缺少 motionclone\u002Fmodels 目录下的文件，该如何处理？","请确认是否已正确克隆仓库或下载了所有必要的文件。如果问题仍然存在，建议检查 README 文件是否有遗漏的步骤，或者联系项目维护者获取帮助。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FLPengYang\u002FMotionClone\u002Fissues\u002F3",{"id":132,"question_zh":133,"answer_zh":134,"source_url":115},5285,"MotionClone 是否支持直接进行运动定制而无需复杂的视频逆过程？","是的，项目已更新代码，现在可以直接进行运动定制，无需繁琐的视频逆过程，并且显著减少了内存消耗。",{"id":136,"question_zh":137,"answer_zh":138,"source_url":130},5286,"如何降低 MotionClone 的 GPU 内存占用？","可以通过降低视频分辨率（如 320×320）来减少 GPU 内存占用。此外，项目已优化代码，使内存消耗显著降低，适用于 16×512×512 的文本到视频生成，内存占用约 14GB。",{"id":140,"question_zh":141,"answer_zh":142,"source_url":120},5287,"MotionClone 的能量函数是否与论文中的目标一致？","根据代码实现，MotionClone 的能量函数与论文《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》中的目标略有不同，但通过调整系数可以实现等价效果。具体实现可在代码中查看。",[]]