jafar

用JAX复现Genie,从视频生成可交互环境

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 25 🐛 待处理 7 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 107
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,Apache-2.0 许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

jafar 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FLAIROx
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型deepmind,genie,icml-2024,video-generation
GitHub 星标★ 107
上线时间2024-07-19 00:00:00
代码更新2025-01-23
仓库体积104 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

jafar 是 DeepMind 论文《Genie: Generative Interactive Environments》的 JAX 重新实现,旨在复现一个基于视频生成的可交互环境模型。Genie 的核心是从未标注的视频中学习生成可交互的虚拟环境,用户可以通过潜在动作控制生成过程。jafar 项目解决了原论文无官方开源代码的问题,为研究者和开发者提供了一个可运行的 JAX 版本,支持训练和推理流程。其核心能力包括视频 tokenization、潜在动作模型(LAM)和动态模型,能够从视频数据中学习并生成新的交互帧。项目处于早期阶段,代码结构清晰,适合作为学习 Genie 架构和进行二次开发的起点。

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 ★ 107

技术标签

核心亮点

  • 完整复现Genie三大组件:视频tokenizer、潜在动作模型、动态模型
  • 基于JAX,支持TPU/GPU加速,适合大规模视频训练
  • 代码结构清晰,模块化设计,便于研究二次开发

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 早期项目,功能未完全验证,可能缺少预训练模型和详细教程

适用场景

  • 研究Genie架构和交互式生成模型的学者
  • 需要从视频学习潜在动作控制的应用开发者
  • 在JAX生态中构建视频生成模型的工程师

替代项目

Genie (DeepMind官方实现,未开源)、VideoPoet、GameNGen

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