flowm

用流等变世界模型,让动态视频生成更连贯

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 6 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 67
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署。

项目预览

flowm 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hlillemark
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,需自行部署。
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MIT
主要语言Python
技术栈/模型flow-equivariance,video-generation,world-models
GitHub 星标★ 67
上线时间2025-12-28 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积374 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

flowm 是 Flow Equivariant World Models(ICML 2026)的完整模型实现,旨在构建具备记忆能力的动态场景世界模型。它解决的是视频生成中动态场景的长期一致性问题,通过流等变(flow-equivariance)机制,使模型能够理解并预测场景中物体的运动规律,从而生成更连贯、更符合物理规律的视频序列。核心能力包括:基于流等变的视频预测、动态场景记忆建模,以及支持多种视频生成任务。项目代码基于 Python,技术栈聚焦于视频生成与世界模型,当前处于早期阶段,星标数较少,但提供了完整的研究实现,适合对世界模型和视频生成感兴趣的研究者。

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 ★ 67

核心亮点

  • 完整实现 ICML 2026 论文,代码结构清晰,便于复现研究
  • 引入流等变机制,提升动态场景中运动预测的物理合理性
  • 支持记忆建模,增强长序列视频生成的时序一致性

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持尚不完善
  • 依赖较新研究框架,上手门槛较高

适用场景

  • 研究世界模型与视频生成的学术实验
  • 动态场景的长期视频预测与生成
  • 机器人或自动驾驶中的环境模拟

替代项目

VideoGPT、CogVideo、World Models (WM)

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