physctrl 是视频领域的开源项目，由 cwchenwang 开发，2025 年首次发布。
它收录于视频分类，该分类目前共有 503 个项目，GitHub 星标数为 130。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-28。学术开源项目，代码免费。
它主要面向的使用场景是：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。同类可对比的替代方案包括 PhysDreamer、CogVideoX、Open-Sora。
physctrl
让 AI 生成的视频既逼真又符合物理规律，还能手动控制。
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。
开源
free
视频生成
GitHub 星标
★ 130
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类视频生成
开发团队cwchenwang
所属国家
定价模式free
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
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型
GitHub 星标★ 130
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-06-14 00:00:00
最近更新2026-09-28 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-29
浏览次数0
使用教程
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
项目介绍
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