SCoPE

给视频扩散模型装上三维坐标感，生成不漂移的新视角视频

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 15 🐛 待处理 1 👀 关注 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 222
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，定价信息待确认

项目预览

SCoPE 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类视频生成
开发团队TencentARC
官网地址https://visual-ai.github.io/scope
GitHubhttps://github.com/TencentARC/SCoPE
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，定价信息待确认
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3d,dit,novel-view-synthesis,video-diffusion,video-diffusion-model,world-models
GitHub 星标★ 222
上线时间2026-08-12 00:00:00
代码更新2026-09-27
仓库体积75.0 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态维护中
收录时间2026-09-29
浏览次数2

项目介绍

SCoPE 是一个面向三维感知视频生成的开源研究项目，核心是提出「视线坐标位置编码」（Sightline-Coordinate Positional Encoding），用于改进基于 DiT 的视频扩散模型在三维空间中的一致性。传统视频扩散模型在生成新视角、相机运动或长时序内容时，容易出现物体漂移、几何错位和视角不一致等问题，SCoPE 通过把相机视线方向与空间坐标显式编码进位置嵌入，让模型在生成过程中更好地理解「从哪里看、看向哪里」，从而提升新视角合成与三维一致的世界模型效果。项目基于 Python 实现，涉及 3D、DiT、视频扩散、新视角合成与世界模型等方向，适合研究三维感知视频生成、可交互世界模拟的开发者参考与复现。当前星标约 208，属于早期研究型项目，代码与论文配套，主要用于学术探索而非开箱即用的产品。

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 2026-09-29 · 当前星标 ★ 222

核心亮点

  • 用视线坐标位置编码显式注入相机与空间信息，针对视频扩散的几何漂移问题给出可复现方案
  • 技术栈贴合当前热点，基于 DiT 与视频扩散，可直接用于新视角合成和世界模型研究
  • 代码为 Python 实现，结构相对清晰，便于研究者在自有数据或基座上做消融与扩展

不足之处

  • 早期研究项目，文档与使用说明有限，复现门槛较高
  • 缺少成熟的推理工具链与预训练权重生态，工程落地需自行适配

适用场景

  • 研究三维一致视频生成与新视角合成的学术实验
  • 为世界模型/可交互环境生成提供位置编码改进思路
  • 在视频扩散基座上做相机控制与几何一致性的二次开发

替代项目

Open-Sora、CogVideoX、Stable Video Diffusion

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