Echo-Memory

给视频生成装上记忆，让长视频更连贯

Echo-Memory 是一个用于视频世界模型研究的简单基线项目，核心思路是引入显式记忆机制来提升视频生成的时间连贯性与物理合理性。它解决的是当前视频生成模型在长序列生成中容易遗忘前文、导致动作不连续或场景突变的问题。项目提供了一套简洁的基于记忆增强的视频生成框架，包含记忆编码、存储与检索模块，能够将历史帧信息显式地注入到生成过程中，从而让模型更好地利用长期上下文。其核心能力包括：支持自定义视频数据集训练、提供记忆模块与主流视频生成骨干网络的集成接口、以及配套的评估脚本。项目代码结构清晰，适合作为学术研究的起点或工业级应用的基线参考。

开源 unknown 视频生成

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GitHub 星标 ★ 253

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类视频生成

开发团队Echo-Team-Joy-Future-Academy-JD

所属国家

官网地址https://echo-team-joy-future-academy-jd.github.io/Echo-Memory

GitHubhttps://github.com/Echo-Team-Joy-Future-Academy-JD/Echo-Memory

定价模式unknown

价格说明项目为开源视频生成模型，提供在线演示页面，但未明确收费信息，定价待确认。

访问状态

是否开源是

开源协议CC-BY-4.0

主要语言Python

技术栈/模型action-conditioned,computer-vision,diffusion-models,generative-ai,image-to-video,memory,pytorch,spatial-memory,state-space-models,video-generation,video-world-models,wan,world-models

GitHub 星标★ 253

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-05-02 00:00:00

最近更新2026-09-11 00:00:00

维护状态维护中

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收录时间2026-08-09

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