GAE-GeometricAutoEncoder

把三维几何写进隐空间,让生成的世界前后一致

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 20 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 535
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源研究代码,免费使用

项目预览

GAE-GeometricAutoEncoder 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队TencentARC
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源研究代码,免费使用
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NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型3dreconstruction,depth-anything-v3,vae,video-generation,world-generation,world-model
GitHub 星标★ 535
上线时间2026-09-16 00:00:00
代码更新2026-10-13
仓库体积23.3 MB
本站数据更新2026-10-27
维护状态较活跃
收录时间2026-10-27
浏览次数0

项目介绍

GAE(Geometric AutoEncoder)是一个面向三维一致世界生成的开源研究项目,核心是学习一种“几何原生”的隐空间。它针对视频/世界生成模型在长时序和多视角下几何不一致、深度与结构漂移的问题,把三维几何先验编码进隐空间,使生成结果在空间结构上更稳定。项目以 Python 实现,技术栈涉及三维重建、Depth-Anything-V3 深度估计、VAE 与视频/世界模型生成,配套论文为 arXiv'26。核心能力包括:构建几何感知的隐空间表示、将单目深度等几何线索注入生成流程、支持世界模型式的场景生成与三维一致性约束。适合研究者复现论文、做世界模型与视频生成中的几何一致性实验,也可作为三维重建与生成交叉方向的教学参考。当前处于早期阶段,代码与文档仍在完善中。

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 2026-10-27 · 当前星标 ★ 535

核心亮点

  • 将几何先验直接编码进隐空间,针对视频/世界生成中的三维一致性痛点,思路明确
  • 技术栈完整覆盖深度估计(Depth-Anything-V3)、VAE 与视频生成,便于端到端复现
  • 有 arXiv 论文支撑,方法可追溯,适合作为研究与二次开发基线

不足之处

  • 早期项目,文档与使用示例可能不完整,上手需要一定研究背景
  • 依赖深度估计与视频生成等多套模型,环境配置和算力门槛较高

适用场景

  • 复现论文中的几何一致世界生成实验
  • 为视频生成模型加入三维一致性约束的研究
  • 三维重建与生成模型交叉方向的教学与原型验证

替代项目

WonderWorld、LucidDreamer、SV3D

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