Awesome-Physics-Cognition-based-Video-Generation
一网打尽物理感知视频生成的前沿论文与代码。
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 332
核心亮点
- 分类细致，覆盖T2V、V2V、3D/4D、世界模型等多个子方向，便于按需查找。
- 每条论文均附有代码或项目主页链接，信息实用，便于复现和跟进。
- 紧跟前沿，收录了最新的物理认知与视频生成结合的研究，时效性强。
不足之处
- 作为列表型项目，缺少对论文方法的深度解读和对比分析。
- 文档/社区待观察：更新频率和社区互动情况尚不明确。
适用场景
- 科研人员快速调研物理感知视频生成领域的研究现状。
- 工程师寻找可复现的物理感知视频生成模型作为技术参考。
- 学生或从业者系统学习视频生成与物理模拟交叉方向的知识体系。
替代项目
Awesome-Video-Generation、Awesome-Diffusion-Models、Awesome-World-Models
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