Epona

用扩散模型预测驾驶未来,生成连续视频帧。

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 31 🐛 待处理 8 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 392
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,代码免费使用,无在线服务或付费版本。

项目预览

Epona 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Kevin-thu
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,代码免费使用,无在线服务或付费版本。
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autonomous-driving,diffusion-models,video-generation,world-models
GitHub 星标★ 392
上线时间2025-06-26 00:00:00
代码更新2025-07-22
仓库体积165.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Epona 是 ICCV 2025 收录的自动驾驶世界模型官方实现,基于自回归扩散模型生成未来视频帧。它解决自动驾驶中预测未来场景的难题,核心能力是给定当前观测(如摄像头图像)和动作指令,生成连续、多模态的未来视频序列,用于规划与决策。项目提供训练和推理代码,支持自定义数据集,并包含预训练模型。技术栈基于 PyTorch,适合研究自动驾驶预测和视频生成。

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 ★ 392

核心亮点

  • ICCV 2025 官方实现,学术权威性强
  • 自回归扩散架构,支持多模态未来预测
  • 提供预训练模型和完整训练/推理代码

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持待观察
  • 依赖特定数据集,泛化性需自行验证

适用场景

  • 自动驾驶场景预测与规划研究
  • 视频生成模型在机器人领域的应用
  • 多模态未来帧生成的学术基准

替代项目

DriveGAN、World Models、GameGAN

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