physctrl

让 AI 生成的视频既逼真又符合物理规律，还能手动控制。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 视频生成 🍴 复刻 9 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 138
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 学术开源项目，代码免费，定价信息待确认

项目预览

physctrl 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cwchenwang
官网地址https://cwchenwang.github.io/physctrl
GitHubhttps://github.com/cwchenwang/physctrl
定价模式🏷️完全免费
价格说明学术开源项目，代码免费，定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
主要语言Python
GitHub 星标★ 138
上线时间2025-06-14 00:00:00
代码更新2026-09-28
仓库体积136.0 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态维护中
收录时间2026-09-29
浏览次数2

项目介绍

PhysCtrl 是 NeurIPS 2025 收录的开源研究项目，目标是让视频生成模型不仅看起来真实，还能符合物理规律并接受用户控制。传统视频生成模型（如扩散模型）往往只追求画面逼真，生成的人物或物体运动可能违反重力、碰撞、材质等物理约束，也无法按用户指定的力、轨迹或参数去调整。PhysCtrl 提出“生成式物理”思路，把物理仿真与生成模型结合，在生成视频时引入可控制的物理条件，使结果既有视觉质量又具备物理合理性。项目用 Python 实现，提供训练与推理代码，面向研究者和开发者，可用于物理仿真、机器人、动画、世界模型等方向。目前星标约 130，属于早期研究项目，社区和文档仍在完善中。

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 2026-09-29 · 当前星标 ★ 138

核心亮点

  • 把物理仿真约束引入视频生成，生成结果比纯扩散模型更符合重力、碰撞等规律
  • 支持用户对物理参数或运动条件进行控制，而非只能靠文本提示碰运气
  • NeurIPS 2025 论文配套开源，方法有学术背书，适合作为研究基线

不足之处

  • 早期项目，星标仅约 130，文档、教程和社区支持还比较有限
  • 依赖物理仿真与生成模型联合训练/推理，对算力和环境配置要求可能较高

适用场景

  • 研究物理规律约束下的视频生成，作为论文复现或改进基线
  • 机器人与具身智能中生成符合物理的合成训练数据
  • 动画和游戏预演里按指定力或轨迹快速生成物理合理的运动片段

替代项目

PhysDreamer、CogVideoX、Open-Sora

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