MuseV

MuseV 是一个基于扩散模型的虚拟人视频生成框架，支持无限长度、高保真度的视觉条件化并行去噪视频合成。其核心功能包括图像到视频（I2V）、文本-图像-视频（T2I2V）和视频到视频（V2V）生成，兼容 Stable Diffusion 生态（如 LoRA、ControlNet、IP-Adapter 等），并支持多参考图驱动（含人脸ID适配）。技术特点是首创视觉条件化并行去噪机制，突破单次生成时长限制，兼顾连贯性与细节质量。适用于虚拟主播、数字人内容创作、AIGC营销视频等需长时高质虚拟人视频输出的场景。