EvoWorld 是视频领域的开源项目，由 JiahaoPlus 开发，2025 年首次发布。
它收录于视频分类，该分类目前共有 472 个项目，GitHub 星标数为 76。
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 2026-09-20。MIT许可证，完全免费，需自行部署。
它主要面向的使用场景是：虚拟现实全景内容自动生成。同类可对比的替代方案包括 Genie、World Models、VideoPoet。
EvoWorld
用3D记忆让AI生成的世界不穿帮，长视频场景稳如老狗。
EvoWorld 是一个基于显式 3D 记忆的渐进式全景世界生成框架，旨在解决长时程视频生成中场景一致性和记忆衰减问题。它通过将生成的世界状态编码为显式 3D 特征记忆，在生成新帧时反复查询和更新该记忆，从而保持全局几何与外观的一致性。项目核心能力包括：支持全景视角下的动态场景演化、利用 3D 重建技术增强空间连贯性、以及结合生成式 AI 实现可控的世界模型。该框架适用于虚拟环境构建、自动驾驶仿真和交互式内容创作，尤其擅长处理需要长时间跨度的场景变化。代码基于 Python 实现，依赖主流的计算机视觉和深度学习库，目前处于早期研究阶段，提供了基础模型和推理脚本。
开源
free
视频生成
GitHub 星标
★ 76
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类视频生成
开发团队JiahaoPlus
所属国家
定价模式free
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
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型3d-reconstruction,computer-vision,generative-ai,memory,video-generation,world-models
GitHub 星标★ 76
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-09-26 00:00:00
最近更新2026-09-20 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数1
使用教程
核心亮点
- 显式3D记忆机制，显著提升长视频生成中的场景一致性
- 支持全景视角，适合构建沉浸式虚拟环境
- 将3D重建与生成模型结合，技术路线新颖
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和示例较少
- 依赖较高GPU资源，推理速度可能较慢
- 社区生态尚未形成，集成成本较高
适用场景
- 虚拟现实全景内容自动生成
- 自动驾驶场景仿真与预测
- 游戏或影视中的动态环境构建
替代项目
Genie、World Models、VideoPoet
项目介绍
上一篇：GeometryForcing
下一篇：Open-OmniVCus
同类项目推荐
MoneyPrinterTurbo
开源
输入一句话，高清短视频自动出炉，文案配音全包了
利用 AI 大模型和自动化工作流，根据主题或关键词一键生成高清短视频。Generate HD short ···
seedance-2.0-api
开源
快速上手字节Seedance 2.0，文本/图片一键生成视频
Seedance 2.0 API — text-to-video and image-to-video examples
openscreen
开源
免费无水印录屏做演示，替代 Screen Studio
Record your screen, ship a demo. Free and open-source, GPU-accelerated, no watermark···
auto-subs
开源
在剪辑软件里直接生成字幕，省去导出导入的麻烦
On-device subtitle generation that connects directly to DaVinci Resolve, Premiere, a···