MIND

测测你的视频生成模型,记忆和动作控制靠不靠谱

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 2 🐛 待处理 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 81
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,MIT许可证,提供在线网页演示,完全免费。

项目预览

MIND 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队CSU-JPG
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,提供在线网页演示,完全免费。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型3d,aigc,computer-vision,image-to-video,text-to-video,world-model
GitHub 星标★ 81
上线时间2026-02-05 00:00:00
代码更新2026-07-02
仓库体积30.7 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

MIND 是一个用于评估世界模型记忆一致性和动作控制能力的开源基准测试平台,属于视频生成领域。它主要解决当前视频生成模型在长时程生成中出现的记忆漂移和动作控制不精确的问题,通过提供开放域闭环回访(closed-loop revisited)的评测框架,让研究者能够系统性地测试和比较不同世界模型在记忆保持和动作引导方面的表现。其核心能力包括:构建标准化的评测任务集、提供可复现的评估指标、支持图像到视频和文本到视频等多种生成模式,并集成计算机视觉和3D相关技术栈。该项目目前处于早期阶段,代码以Python为主,适合从事世界模型、视频生成和具身智能研究的开发者使用。

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 ★ 81

核心亮点

  • 首创开放域闭环评测框架,专门针对记忆一致性和动作控制,填补了现有基准的空白
  • 支持多种输入模态(文本/图像到视频),适配主流世界模型和视频生成模型
  • 提供可复现的评估指标和标准化任务,方便横向对比不同模型

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 星标数较少,生态和工具链尚不成熟

适用场景

  • 研究世界模型的长时记忆保持能力
  • 评估视频生成模型在复杂动作指令下的表现
  • 对比不同生成模型在闭环控制场景中的鲁棒性

替代项目

VideoGLUE、VBench、EvalCrafter

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