動画スタイル変換¶
動画
オープンソース¶
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DreamStyle AIが発見
2026
テキストプロンプト、スタイル参照画像、およびスタイル化された最初のフレームを含む複数のスタイル条件をサポートし、一貫性があり柔軟なビデオ間スタイル転送を実現する統一されたビデオスタイル化フレームワーク。
diffusionstyle-transfervideo-to-video -
EchoStyle: Unlocking High-Fidelity Video Stylization with Reverse Data Synthesis AIが発見
2026
Wan2.2ビデオ生成モデルをベースに構築された高精度なビデオスタイル転送フレームワーク。逆データ合成パイプラインと初期フレーム追従メカニズムを採用し、任意の長さのビデオにおいて時間的および動作の一貫性を維持する。
diffusionstyle-transferwan2.2 -
VISTA: Triplet-Supervised Video Style Transfer with Diffusion Transformers AIが発見
2026
脆弱な伝播ヒューリスティクスに依存することなく、高い時間的一貫性とスタイルへの忠実性を実現するために、トリプレット監視を使用するDiffusion Transformerベースのビデオスタイル転送フレームワーク。
diffusion-transformertemporal-consistencyvideo-style-transfer -
FreeViS: Training-free Video Stylization with Inconsistent References AIが発見
2025
豊富なスタイル詳細と強力な時間的一貫性を備えた高品質なスタイル化ビデオを生成するために、複数の不一致なスタイル参照画像を活用する、トレーニング不要のビデオスタイル変換フレームワーク。
diffusiontraining-freevideo-style-transfer -
FRESCO-v2 AIが発見
2025
モデルのトレーニングを必要とせずに、フレーム間の時空間対応を利用して時間的一貫性を強制する、アップグレードされたゼロショットビデオ翻訳および編集フレームワーク。
style-transfertemporal-consistencyzero-shot -
PickStyle AIが発見
2025
事前学習済みのビデオ拡散バックボーンにコンテキストスタイルアダプターを追加することで、元のビデオの動きや文脈を維持しながら、正確なスタイル適用を可能にするビデオ間スタイル転送フレームワーク。
adapterdiffusion-modelstyle-transfer -
TRAC AIが発見
2025
画像駆動型スタイル転送中のコンテンツ漏洩やスタイルの不整合を防ぐために、軌道リセットアテンションコントロール（TRAC）とコンテンツ・スタイルブリッジングを導入したビデオスタイル転送手法。
attention-controldiffusionstyle-transfer -
V-Stylist AIが発見
2025
入力ビデオをシーンに分解し、スタイル記述を生成し、複雑なトランジションを処理するためのスタイル化を調整する、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）駆動のマルチエージェントビデオスタイル化システム。
mllmmulti-agentstyle-transfer -
FRESCO: Spatial-Temporal Correspondence for Zero-Shot Video Translation AIが発見
2024
フレーム内およびフレーム間の時空間対応関係を強制することで、ビデオのスタイル転送における時間的一貫性を確保し、ちらつきを防止するゼロショットビデオ翻訳フレームワーク。
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2024
ニューラル常微分方程式（NeuralODEs）と対照的半教師あり学習を組み合わせた、効率的な実写からアニメへの画像・動画変換フレームワーク。従来のモデルよりも大幅に少ないパラメータ数で、高精度なアニメ風シーン変換を実現します。
animeganneural-odevideo-style-transfer -
RAIN: Real-time Animation of Infinite Video Stream AIが発見
2024
単一のコンシューマ向けGPU上で、無限のビデオストリームをリアルタイムかつ低遅延でアニメーション化（ビデオ・スタイル転換）するパイプライン。スライディングウィンドウ形式のフレームトークンアテンションとキーフレーム誘導型デノイジング戦略により、メモリ制限なしで時間的一貫性と視覚的品質を維持します。
diffusionreal-timevideo-style-transfervideo-to-video -
StreamV2V AIが発見
2024
過去のフレーム情報を蓄積するフィーチャーバンクを活用し、無制限のフレームにわたって時間的一貫性を維持する、リアルタイムのストリーミング動画間（V2V）変換フレームワーク。
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StyleMaster: Stylize Your Video with Artistic Generation and Translation AIが発見
2024
モーションアダプターとグレータイルControlNetを統合し、正確なコンテンツ誘導と局所的なテクスチャ抽出を可能にすることで、ビデオ生成および変換における動的品質とスタイル再現性を向上させるビデオスタイル転送フレームワーク。
controlnetstyle-transfervideo-generation -
UniVST AIが発見
2024
拡散モデルに基づくトレーニング不要の局所的ビデオスタイル転送フレームワーク。ポイントマッチングマスク伝播戦略とスタイル注入モジュールを備え、時間的一貫性を維持しながら特定領域にスタイルを適用する。
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2023
BIVDiffは、画像拡散モデルと動画拡散モデルを繋ぐトレーニングフリーなフレームワークであり、高い時間的一貫性と制御性を持ちながら多彩な動画間スタイル変換や編集を実現します。
diffusiontraining-freevideo-style-transfervideo-to-video -
CoDeF AIが発見
2023
動画を標準コンテンツフィールドと時間変形フィールドとして表現するContent Deformation Fields（CoDeF）により、時間的一貫性の極めて高い動画スタイル変換や編集を可能にします。
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Control-A-Video: Controllable Text-to-Video Generation with Diffusion Models AIが発見
2023
エッジや深度マップなどの一連の制御信号を条件として、時間的に一貫したビデオを生成する制御可能なテキストビデオ拡散モデル。高精度なビデオ間スタイル転送や編集を可能にする。
controlnetdiffusionstyle-transfer -
FastBlend: a Powerful Model-Free Toolkit Making Video Stylization Easier AIが発見
2023
ビデオのスタイル変換ワークフローにおけるフリッカー（ちらつき）を排除し、時間的一貫性を高めるために設計されたモデルフリーの後処理ツールキット。拡散モデルやComfyUI/WebUIパイプラインとシームレスに統合し、滑らかなビデオ・スタイル転換を実現します。
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FlowVid: Taming Imperfect Optical Flows for Consistent Video-to-Video Synthesis AIが発見
2023
空間的条件とオプティカルフローの手がかりを共同で活用し、ビデオスタイル転送における時間的一貫性を維持するビデオ・ツー・ビデオ合成フレームワーク。
optical-flowtemporal-consistencyvideo-style-transfer -
LatentWarp: Consistent Diffusion Latents for Zero-Shot Video-to-Video Translation AIが発見
2023
LatentWarpは、オプティカルフローを用いて隣接フレーム間の拡散潜在変数をワープ・整列させることで、ゼロショット動画間スタイル変換における時間的一貫性を大幅に向上させる手法です。
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Rerender A Video AIが発見
2023
キーフレーム変換と時間的一貫性の制約を用いることで、画像拡散モデルを動画に適応させる、ゼロショットのテキストガイド型動画間（V2V）変換フレームワーク。
diffusionvideo-to-videozero-shot -
Style-A-Video: Agile Diffusion for Arbitrary Text-based Video Style Transfer AIが発見
2023
事前学習済みの画像潜在拡散モデルとGPTを組み合わせることで、時間的一貫性を保ちながらテキスト指示によるビデオスタイル変換を実現するゼロショット手法。コンテンツの構造を維持しつつ、任意の芸術的スタイルに適応するサンプリング戦略を導入しています。
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StyleCrafter: Enhancing Stylized Text-to-Video Generation with Style Adapter AIが発見
2023
StyleCrafterは、事前学習済みText-to-Video拡散モデルに軽量なスタイルアダプターを追加し、参照画像に基づく動画スタイル変換やスタイル指定テキスト動画生成を高品質に実現します。
diffusionstyle-adaptervideo-generationvideo-style-transfer -
VToonify AIが発見
2022
StyleGANを活用して、時間的一貫性を保ちながら高品質な芸術的ポートレート動画を生成する、制御可能な高解像度ポートレート動画スタイル変換フレームワーク。
portraitstyle-transferstylegan -
EbSynth AIが発見
2019
手描きされたキーフレームのスタイルをビデオシーケンス全体に伝播させる、古典的かつ非常に効率的な例示ベースの画像合成およびスタイル転送ツール。
keyframe-propagationstyle-transfervfx
商用・業界ツール¶
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GoEnhance AI AIが発見
2024
スムーズなモーショントラッキングにより、既存の映像をアニメ、クレイアニメ、ピクサー風などの芸術的なスタイルに変換できる商用のAIビデオスタイル転送プラットフォーム。
animeclaymationsaasvideo-style-transfer -
Mago Studio AIが発見
2024
アニメーションやVFXのパイプライン向けに設計された、スタジオグレードのAIレンダリングおよびビデオ間スタイル変換プラットフォーム。既存のツールチェーンに統合し、キャラクターの整合性と時間的一貫性を維持しながら、プレイブラストやプリビス、実写プレートを最終的なスタイライズドレンダリングに変換します。
animationrenderingstyle-transfervfx -
DomoAI AIが発見
2023
高品質なビデオ・ツー・ビデオのスタイル変換に特化した、人気の商用AI動画生成・編集プラットフォーム。実写映像の動きの連続性やリップシンクを維持しながら、日本のアニメ、3Dカートゥーン、スケッチなど、さまざまな芸術的スタイルに変換できます。
animecommercialvideo-style-transfervideo-to-video -
Kaiber AIが発見
2023
ビデオ間スタイル転送、オーディオ連動アニメーション、テキストからビデオへの生成機能を提供する人気のAIクリエイティブプラットフォーム。ミュージシャンやクリエイターによるスタイライズされたビデオ制作に広く使用されている。
audio-reactivestyle-transfervideo-to-video -
EbSynth AIが発見
手描きされた1枚または数枚のキーフレームのスタイルを、ビデオシーケンス全体に伝播させるキーフレームベースのビデオスタイル転移ツール。実写映像から手描き風、スタイライズド、またはカートゥーン調のアニメーションを作成するために、アーティストやアニメーターに広く使用されています。
animationkeyframestyle-transfer
