用自回归统一图像视频生成，告别扩散模型高成本
InfinityStar 是一个基于自回归模型的视觉生成框架，由 NeurIPS 2025 Oral 论文提出，核心思想是统一时空自回归建模（Unified Spacetime AutoRegressive Modeling），用于图像和视频的联合生成。它解决了传统扩散模型在视频生成中计算开销大、时序一致性差的问题，通过将视觉数据离散化为时空token序列，并采用自回归方式预测下一个token，实现高效且连贯的视觉内容生成。项目提供完整的训练和推理代码，支持高分辨率图像和长视频生成，并具备灵活的条件控制能力。其核心能力包括：统一的图像/视频生成架构、时空token化设计、以及基于Transformer的可扩展模型。目前处于早期阶段，但已在学术上获得认可，适合研究者和开发者探索下一代生成模型。
VideoPoet、CogVideo、Open-Sora
InfinityStar 是视频领域的开源项目，由 FoundationVision 开发，2025 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（787）位列前 30%，在视频分类中处于中上游。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-21。MIT许可证，可自由使用和部署，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：学术研究：探索自回归视觉生成的前沿方法。同类可对比的替代方案包括 VideoPoet、CogVideo、Open-Sora。
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