Awesome-World-Model
一页清单看懂自动驾驶世界模型论文
Awesome-World-Model 是一个面向自动驾驶（并延伸至机器人等领域）的世界模型论文与资源合集。它把散落在 arXiv、会议和工程博客里的世界模型相关工作系统整理成清单，解决研究者与工程师在快速膨胀的文献中难以定位关键方法、数据集和开源实现的问题。核心能力包括：按任务与场景分类的论文索引，覆盖预测、仿真、规划、生成式建模等方向；对代表性工作的简要说明与链接，便于横向对比；同时关联自动驾驶数据集、评测基准和代码仓库，形成从理论到落地的入口。项目本身是纯资料型仓库，不提供训练代码或模型权重，价值在于节省检索与筛选时间，适合作为选题调研、技术选型和团队内部知识库的起点。
项目数据
使用教程
⚠ 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
- 可访问 GitHub 的网络环境
- 已安装 Git（用于克隆仓库）
- 支持 Markdown 的阅读器或浏览器（用于查看清单）
- 无需 Python、CUDA 或 GPU 等运行环境
安装与启动步骤
-
1克隆仓库
把资料清单仓库下载到本地，纯文档仓库，体积很小，无需安装任何依赖。
git clone https://github.com/LMD0311/Awesome-World-Model.git -
2进入仓库目录
切换到仓库根目录，主要内容和论文分类清单都在根目录的 README.md 中。
cd Awesome-World-Model -
3阅读论文清单
用编辑器或浏览器打开 README.md，按分类浏览自动驾驶/机器人世界模型论文及链接。
-
4阅读配套综述
README 说明本清单是其综述论文的补充，建议先读综述建立整体框架再逐条检索。
-
5提交补充或纠错
发现遗漏论文时，按 ContributionGuidelines 提 PR，或通过 Issues 页面反馈。
-
6引用本项目
在研究中使用该清单时，请按 README 给出的 BibTeX 条目进行引用。
如何确认成功
本地出现 Awesome-World-Model 目录且 README.md 可正常打开，能看到论文分类清单即为成功。
常见问题
Q：这个项目需要安装依赖或下载模型权重吗？
A：不需要。它是纯资料型仓库，只收录论文、数据集与代码仓库链接，不提供训练代码或模型权重。
Q：克隆后怎么快速找到某个方向的论文？
A：直接用浏览器或编辑器打开 README.md，按其中的分类目录定位预测、仿真、规划、生成式建模等方向。
Q：能直接在本地跑一个世界模型吗？
A：不能。需要根据清单中每篇论文给出的链接，前往对应的官方代码仓库按其说明单独部署。
Q：发现自己关注的论文没被收录怎么办？
A：按 README 指引提交 pull request，或新开一个 issue 说明，贡献方式见 ContributionGuidelines。
注意事项
- 本项目为论文与资源合集，不含可执行代码，不要期待 pip install 之类的安装流程。
- 引用请使用 README 中给出的 BibTeX 条目，不要自行杜撰引用格式。
- 若网络无法访问 GitHub，克隆会失败，可改用镜像或直接在网页端浏览清单。
核心亮点
- 按自动驾驶、机器人等方向分类整理论文，检索路径清晰
- 汇总数据集、基准与代码链接，方便从论文直达实现
- 持续收录新工作，适合作为选题调研的起点
不足之处
- 仅为资料清单，不提供可运行代码或模型权重
- 分类与说明深度有限，缺少统一评测对比
适用场景
- 自动驾驶世界模型方向选题调研
- 团队内部技术选型与知识库搭建
- 跟踪生成式仿真与预测最新论文
替代项目
awesome-autonomous-driving、awesome-world-models
项目介绍
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