VideoREPA

让AI生成视频更懂物理规律，提升动作和交互的真实感。

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 10 🐛 待处理 3 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 211
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，提供在线演示页面，代码与模型权重免费获取，无付费计划。

项目预览

VideoREPA 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类视频生成
开发团队aHapBean
官网地址https://videorepa.github.io
GitHubhttps://github.com/aHapBean/VideoREPA
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，提供在线演示页面，代码与模型权重免费获取，无付费计划。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型physics-plausibility,representation-alignment,video-generation,world-model
GitHub 星标★ 211
上线时间2025-05-29 00:00:00
代码更新2026-03-06
仓库体积59.8 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 211

核心亮点

  • 提出关系对齐新方法，直接针对视频物理合理性这一痛点，研究价值高。
  • 基于基础模型进行表示对齐，无需额外标注，利用现有模型能力。
  • 代码开源，提供训练和评估流程，便于复现和二次开发。

不足之处

  • 项目处于早期，文档和社区支持待观察。
  • 依赖基础模型，可能带来较高的计算资源需求。

适用场景

  • 学术研究：探索视频生成中的物理规律学习。
  • 内容创作：生成物理正确的动画或特效。
  • 世界模型：用于机器人或自动驾驶的模拟环境生成。

替代项目

VideoPoet、Genie、World Models

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