PSIVG

让AI生成的视频更符合物理规律

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 15 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 151
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,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。

项目预览

PSIVG 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类视频生成
开发团队MarkHershey
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型physics-simulation,test-time-training,video-generation,video-generator
GitHub 星标★ 151
上线时间2026-02-22 00:00:00
代码更新2026-06-01
仓库体积8.9 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

PSIVG 是一个 CVPR 2026 论文的开源实现,核心思路是在视频生成过程中引入物理模拟器作为闭环反馈,通过测试时训练(test-time training)让生成结果符合物理规律。它解决的是现有视频生成模型常出现物理不合理(如物体运动不符合重力、碰撞不真实)的问题,提升视频的物理可信度。项目提供完整的训练和推理代码,支持自定义物理场景,并集成多种视频生成后端。

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 ★ 151

核心亮点

  • 物理模拟器闭环反馈,显著提升生成视频的物理合理性
  • 支持测试时训练,无需重新训练基础生成模型
  • 代码结构清晰,便于二次开发

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖外部物理引擎,集成复杂度较高

适用场景

  • 科研人员研究物理感知视频生成
  • 影视制作需要符合物理规律的合成镜头
  • 自动驾驶模拟器生成物理真实的训练视频

替代项目

PhysGen、VideoGPT、CogVideo

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