把视频生成当世界模拟器，一页看懂关键研究
这是一个关于视频生成作为世界模型的精选资源列表，从机制视角梳理了视频生成与物理世界模拟的关联。项目核心在于将视频生成理解为对世界状态和动态的建模，而非简单的像素合成。它汇集了相关论文、代码和资源，帮助研究者理解视频生成模型如何学习物理规律、物体交互和场景演变。解决的问题是当前视频生成领域缺乏系统性理论框架，难以解释模型为何能或不能生成符合物理直觉的内容。核心能力包括：分类整理状态建模与动态预测的代表性工作，提供从生成结果反推世界模型能力的分析视角，并连接计算机视觉、强化学习和机器人等领域。适合作为入门指南或研究路线图，尤其对探索视频生成与具身智能交叉方向的人有价值。
Awesome-Video-Generation、Awesome-World-Models、Video-World-Models-Papers
Awesome-Video-World-Models 是视频领域的开源项目，由 hit-perfect 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 472 个项目，GitHub 星标数为 61。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-08-31。MIT许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：研究视频生成中的物理规律学习。同类可对比的替代方案包括 Awesome-Video-Generation、Awesome-World-Models、Video-World-Models-Papers。
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