让AI生成视频更懂物理规律，提升动作和交互的真实感。
VideoREPA 是一个面向视频生成的研究项目，旨在通过关系对齐（Relational Alignment）让生成模型更好地学习物理规律。它针对当前视频生成模型在物理合理性上的不足，提出利用基础模型（如视觉语言模型）的表示能力，通过对齐视频帧间的关系结构来引导生成过程，从而提升生成内容在运动、交互和因果上的物理可信度。项目提供了完整的训练和评估代码，基于 PyTorch 实现，支持自定义数据集和模型配置。核心能力包括：关系表示提取、对齐损失计算、以及物理合理性评估指标。该工作已被 NeurIPS 2025 接收，适合研究视频生成、世界模型和物理感知的开发者使用。
VideoPoet、Genie、World Models
VideoREPA 是视频领域的开源项目，由 aHapBean 开发，2025 年首次发布。
它收录于视频分类，该分类目前共有 473 个项目，GitHub 星标数为 206。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-22。提供在线演示页面，代码与模型权重免费获取，无付费计划。从国内网络环境看，可直接访问。
它主要面向的使用场景是：学术研究：探索视频生成中的物理规律学习。同类可对比的替代方案包括 VideoPoet、Genie、World Models。
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