MuseV开源无限长度虚拟人视频生成框架，基于视觉条件并行去噪技术

MuseV：基于视觉条件并行去噪的无限长度高保真虚拟人视频生成框架

你是否曾为生成高质量、长序列且动作自然的虚拟人视频而烦恼？MuseV 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于扩散模型的虚拟人视频生成框架，通过创新的视觉条件并行去噪方案，支持生成无限长度的视频。本文将带你全面了解这个来自腾讯音乐娱乐集团（TME）音视频实验室（Lyra Lab）的潜力新星。

截至收录：
MuseV项目stars数：2812
MuseV项目forks数：301

MuseV项目目录截图

MuseV项目核心亮点

• 🌟 无限长度生成：通过创新的“视觉条件并行去噪”方案，有效解决了长视频生成中的累积误差问题，理论上支持生成无限长度的视频。
• 🎯 功能全面强大：支持文生视频、图生视频、视频生视频等多种生成模式，并兼容 Stable Diffusion 生态，可灵活使用各类基础模型、LoRA、ControlNet等。
• 🧩 多参考图像技术：集成了 IP-Adapter、ReferenceOnly、ReferenceNet、IP-Adapter-FaceID 等多种先进技术，能更好地保持角色一致性、面部特征和姿态。
• 🔧 完整的虚拟人解决方案：与同团队开源的实时高质量口型同步模型 MuseTalk、姿态控制图像生视频框架 MusePose 相结合，构成了从静态形象到动态交互的端到端虚拟人生成方案。

MuseV项目快速开始

你可以通过 Docker 快速搭建 MuseV 的运行环境：
1. 拉取并运行 Docker 镜像：

docker pull anchorxia/musev:latest
docker run --gpus all -it --entrypoint /bin/bash anchorxia/musev:latest

2. 克隆项目并下载模型：

git clone --recursive https://github.com/TMElyralab/MuseV.git
cd MuseV
git clone https://huggingface.co/TMElyralab/MuseV ./checkpoints

3. 运行你的第一个文生视频示例：

python scripts/inference/text2video.py \
--sd_model_name majicmixRealv6Fp16 \
--unet_model_name musev_referencenet \
--test_data_path ./configs/tasks/example.yaml \
--target_datas yongen \
--output_dir ./output

MuseV项目应用场景

• 虚拟偶像与内容创作：为虚拟主播、数字人偶像生成高质量、多样化的舞蹈、表演或日常互动视频，大幅降低内容制作成本。
• 游戏与影视预演：快速生成游戏角色的动作片段或影视作品的动态分镜，用于前期创意验证和流程规划。
• 个性化视频生成：结合用户提供的单张照片或简短描述，生成具有特定外观、姿态和场景的个性化短视频。
• 教育与培训：创建虚拟教师或培训师的讲解视频，使教学内容更加生动和吸引人。

用户案例：目前，MuseV 及其关联项目（MuseTalk, MusePose）已形成一个完整的虚拟人生成技术栈，吸引了众多开发者和研究机构进行探索与应用，在虚拟人驱动、AI视频生成社区中获得了广泛关注。

MuseV项目链接

TMElyralab / MuseV项目地址：https://github.com/TMElyralab/MuseV

本文地址：https://www.tgoos.com/32576