ReSim

用扩散模型生成逼真驾驶视频,低成本测试自动驾驶系统

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 12 🐛 待处理 7 👀 关注 17
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 193
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,完全免费,需自行部署使用。

项目预览

ReSim 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队OpenDriveLab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,完全免费,需自行部署使用。
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autonomous-driving,diffusion-models,neural-simulation,video-generation,world-models
GitHub 星标★ 193
上线时间2025-06-05 00:00:00
代码更新2026-05-05
仓库体积213.5 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

ReSim 是一个面向自动驾驶的可靠世界模拟器,基于扩散模型生成高保真视频,用于仿真测试和场景理解。它解决了自动驾驶中真实世界数据稀缺、边缘场景难以覆盖的问题,通过生成连续、可控的视频序列来模拟驾驶环境,支持条件生成(如根据动作或语义输入)和长期一致性。核心能力包括视频生成、场景重建和闭环评估,旨在为自动驾驶系统提供可扩展的虚拟测试平台。该项目发表于 NeurIPS 2025,技术栈涉及扩散模型和世界模型,当前处于早期开发阶段。

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 ★ 193

核心亮点

  • 基于扩散模型,视频生成质量高,能模拟复杂驾驶场景
  • 支持条件控制,可指定动作或语义生成对应视频,便于场景定制
  • 面向自动驾驶仿真,提供闭环评估能力,有学术论文支撑

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖大量计算资源,实际部署门槛较高

适用场景

  • 自动驾驶算法在虚拟环境中的闭环测试
  • 生成罕见或危险驾驶场景用于模型训练
  • 学术研究中用于世界模型和视频生成对比实验

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DriveGAN、Vista、GenAD

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