lingbot-video

用 MoE 视频生成，给机器人造世界模型

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开视频生成 🍴 复刻 46 🐛 待处理 12 👀 关注 7

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GitHub 星标 ★ 979

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类视频生成

开发团队Robbyant

官网地址https://technology.robbyant.com/lingbot-video

GitHubhttps://github.com/Robbyant/lingbot-video

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型image-to-video,lingbot-video,video-generation,world-models

GitHub 星标★ 979

上线时间2026-07-08 00:00:00

代码更新2026-09-17

仓库体积13.3 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态维护中

收录时间2026-08-09

浏览次数7

项目介绍

lingbot-video 是一个面向具身智能的视频生成预训练项目，核心思路是用混合专家（MoE）架构扩展视频预训练规模。它解决的是机器人或智能体在真实世界中缺乏可扩展、可控视觉训练数据的问题，通过图像到视频的生成方式，为具身智能模型提供丰富的合成视觉经验。项目核心能力包括：基于 MoE 的视频生成模型，能高效利用大规模数据；支持图像到视频的生成，可作为世界模型使用；提供预训练和微调流程，便于研究者快速上手。其技术栈聚焦于视频生成和世界模型，在早期阶段已获得 911 星标，说明社区关注度较高。

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 ★ 979

技术标签

image-to-video video-generation world-models

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶约 30 分钟部署方式：本地 (Python/C 4 步

安装与启动步骤

1克隆仓库

git clone https://github.com/Robbyant/lingbot-video && cd lingbot-video。
2创建环境

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate && python -m pip install -U pip。
3安装依赖

pip install -r requirements.txt && pip install -e .。
4运行推理

使用 DiT 模型生成视频；如需更高吞吐量，按文档部署 VLM 改写器并通过 OpenAI 兼容 API 调用。