一榜在手，快速掌握视频世界模型的自回归扩散全貌
这是一个精心整理的视频世界模型资源清单，聚焦于自回归扩散（AR Diffusion）技术路线。项目系统梳理了该领域的算法、应用与基础设施，旨在为研究人员、工程师和爱好者提供一站式导航。它解决了视频生成领域信息分散、技术路线庞杂的问题，通过结构化分类收录了相关论文、代码、工具和数据集，帮助用户快速了解自回归扩散在视频世界模型中的最新进展、关键方法和落地场景。核心能力包括：按算法类型（如自回归、扩散、混合架构）分类整理；汇总视频生成、世界模拟、具身智能等应用方向；收录训练框架、评估基准等基础设施资源。作为早期项目，其内容仍在持续更新中。
Awesome-Video-Diffusion、Awesome-World-Models、Awesome-Autoregressive-Models
Awesome-Video-World-Models-with-AR-Diffusion 是视频领域的开源项目，由 gracezhao1997 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于视频分类，该分类目前共有 473 个项目，GitHub 星标数为 710。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：研究者调研视频世界模型技术路线时快速定位关键论文。同类可对比的替代方案包括 Awesome-Video-Diffusion、Awesome-World-Models、Awesome-Autoregressive-Models。
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