cosmos-predict2.5

用视频预测未来世界，为机器人和自动驾驶提供模拟训练场

Cosmos-Predict2.5 是 NVIDIA 开源的视频生成模型，属于 Cosmos 世界基础模型（WFM）系列的最新版本，专注于以视频形式模拟和预测世界的未来状态。它解决的核心问题是让 AI 具备对物理世界动态的理解与预测能力，可用于生成高质量、时间连贯的未来帧序列。该模型基于扩散架构，支持文本或图像条件生成视频，提供多种模型尺寸以适应不同算力需求，并配套了完整的训练、微调及推理工具链。其核心能力包括高保真视频合成、长时程时序预测、以及多模态条件控制，旨在为机器人、自动驾驶、科学模拟等领域提供强大的世界模拟基础。项目采用 Python 实现，代码结构清晰，有活跃的社区维护，适合研究者和开发者进行二次开发与部署。

开源 free 视频生成

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1377

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目预览

项目数据

分类视频生成

开发团队nvidia-cosmos

所属国家

官网地址https://research.nvidia.com/labs/dir/cosmos-predict2.5

GitHubhttps://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict2.5

定价模式free

价格说明开源模型，Apache-2.0许可证，可免费本地部署使用，无在线服务。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型foundational-models,video-generation,world-models

GitHub 星标★ 1377

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-09-25 00:00:00

代码更新—

仓库体积—

本站数据更新—

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数0

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

正在加载星标数据…

技术标签

使用教程

—

难度：入门约 10 分钟部署方式：模型权重 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

Python 环境（README 节选未给出具体版本要求）
可访问 GitHub 与 Hugging Face 的网络环境
git（如需克隆仓库）
足够的本地磁盘空间用于存放模型权重（README 未给出具体容量）

安装与启动步骤

1确认项目状态

先阅读 README 顶部公告：本仓库已不再活跃开发，仅接收有限维护更新，官方建议迁移到 Cosmos 3。
2访问 Cosmos 3 新仓库

README 明确推荐所有用户迁移，最新模型、技术报告、教程与基准都在新仓库中。
3克隆当前仓库

仅在需要复现 Cosmos-Predict2.5 旧版本时克隆，README 未提供依赖安装命令。
```
git clone https://github.com/nvidia-cosmos/cosmos-predict2.5.git
```
4获取模型权重

README 仅给出 Hugging Face 集合页面链接，需在该页面自行选择并下载对应模型权重。
5查阅官方站点

产品介绍与更多资料见 NVIDIA Cosmos 产品官网，README 未列出具体安装步骤。

如何确认成功

README 节选未提供启动验证方法；能正常打开 Cosmos 3 新仓库与 Hugging Face 模型集合页面即说明链接有效。

常见问题

Q：这个仓库还能正常使用吗？

A：仓库已不再活跃开发，只接收有限的维护更新，官方建议迁移到 Cosmos 3，新功能与支持都集中在新仓库。

Q：应该下载哪个版本的模型？

A：README 明确推荐迁移到 Cosmos 3 获取最新能力；若必须用旧版本，可到 README 给出的 Hugging Face 集合页面查看可用权重。

Q：为什么没有安装命令？

A：本次 README 节选只包含迁移公告与相关链接，未提供依赖安装、运行或推理命令，请查阅新仓库 Cosmos 3 的文档。

Q：Cosmos 3 与本项目有什么关系？

A：Cosmos 3 是 NVIDIA 下一代 Physical AI 基础模型平台，单一模型即可完成推理、世界状态预测、跨域跨模态迁移与动作策略生成。

注意事项

本仓库已停止活跃开发，仅做有限维护，长期使用请迁移到 Cosmos 3（https://github.com/NVIDIA/Cosmos）。
README 节选未给出任何安装、运行、端口或配置文件信息，本教程步骤仅为通用准备动作。
下载模型权重前请先在 Hugging Face 对应页面确认许可协议与访问权限。
硬件与显存要求未在 README 中说明，请以官方文档为准。

核心亮点

基于 NVIDIA 强大算力生态，模型性能与稳定性有保障
提供多种模型尺寸，从研究到部署场景灵活适配
支持文本/图像条件生成，控制方式多样，易上手

不足之处

模型体积大，推理资源门槛较高
文档/社区待观察

适用场景

机器人操作策略的视觉预训练
自动驾驶场景的未来帧预测与规划
科学模拟中的物理过程可视化

替代项目

Genie、VideoPoet、WorldDreamer

项目介绍

cosmos-predict2.5 是视频领域的开源项目，由 nvidia-cosmos 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,655 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,374）位列前 30%，在视频分类中处于中上游。

近 44 天，它的 GitHub 星标从 1,351 增加到 1,374，净增 23。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-06-08。Apache-2.0许可证，可免费本地部署使用，无在线服务。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：机器人操作策略的视觉预训练。同类可对比的替代方案包括 Genie、VideoPoet、WorldDreamer。

上一篇：Astra

下一篇：DiT-Extrapolation