Awesome-World-Models

一页看懂世界模型论文、代码与落地方向

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署搜索知识 🍴 复刻 87 🐛 待处理 1 👀 关注 36

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 2058

维护状态较活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源免费，仅代码仓库

项目预览

Awesome-World-Models 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识

开发团队leofan90

GitHubhttps://github.com/leofan90/Awesome-World-Models

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源免费，仅代码仓库

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BSD-3-Clause

主要语言Python

技术栈/模型artificial-intelligence,autonomous-driving,awesome,deep-learning,embodied-ai,future-prediction,video-prediction,world-model

GitHub 星标★ 2058

上线时间2024-11-09 00:00:00

代码更新2026-11-03

仓库体积1.0 MB

本站数据更新2026-11-12

维护状态较活跃

收录时间2026-09-29

浏览次数2

项目介绍

Awesome-World-Models 是一个围绕“世界模型”主题的论文与资源合集，系统整理了世界模型的定义、发展脉络，以及它在通用视频生成、具身智能和自动驾驶三大方向上的应用。项目以清单形式收录论文、配套代码和相关网站，帮助研究者和工程师快速建立对世界模型领域的全局认知，避免在庞杂文献中盲目检索。核心能力包括：按主题分类的论文索引，覆盖视频预测、未来预测、决策规划等关键任务；关联代码与项目主页，方便复现和跟进；持续更新，反映该领域快速演进的最新进展。它本身不是算法库，而是知识导航工具，适合作为入门调研、选题参考和技术选型的起点。

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 2026-09-29 · 当前星标 ★ 2058

技术标签

artificial-intelligence autonomous-driving awesome deep-learning embodied-ai

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Git 客户端（用于克隆仓库）
可访问 GitHub 的网络环境
支持 Markdown 的编辑器或浏览器

安装与启动步骤

1克隆仓库到本地

把这份世界模型论文清单下载到本地，方便离线浏览和后续更新。
```
git clone https://github.com/leofan90/Awesome-World-Models.git
```
2进入仓库目录

切换到克隆下来的目录，后续浏览文件都在这里进行。
```
cd Awesome-World-Models
```
3阅读总览目录

打开 README 的 Overview 部分，先了解基础论文、博客与技术报告等分区结构。
4按方向浏览清单

在 README 中按通用视频生成、具身智能、自动驾驶三个方向查看论文，并跳转其配套代码与主页。
5了解 arXiv 流水线

维护者可参考仓库内 docs/arxiv-pipeline.md 的说明，发现并筛选近期新论文。