Vid2World 是视频领域的开源项目，由 thuml 开发，2025 年首次发布。
它收录于视频分类，该分类目前共有 472 个项目，GitHub 星标数为 78。
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 2026-09-10。Apache-2.0许可证，可免费使用和修改，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：机器人操作策略训练，在仿真中学习后迁移到真实环境。同类可对比的替代方案包括 Genie、Dreamer、IRIS。
Vid2World
把视频变成能交互的虚拟世界，驱动机器人或游戏。
Vid2World 是一个将视频扩散模型转化为交互式世界模型的开源项目，源自 ICLR 2026 论文。它解决的核心问题是：如何让 AI 从静态视频中学习环境动态规律，并支持实时交互与动作控制。项目提供从视频到可操作世界模型的完整流程，涵盖真实场景到仿真（Real2Sim）、机器人操作、导航、游戏模拟等任务，强调空间智能与迁移学习能力。其核心能力包括：基于视频扩散模型的世界建模、动作条件生成、跨场景泛化，以及用于机器人策略学习的交互式环境构建。技术栈基于 Python，适合研究与应用开发者探索具身智能、自动驾驶仿真和游戏内容生成。当前处于早期阶段，代码与文档有待完善，但为视频生成与世界模型结合提供了新思路。
开源
free
视频生成
GitHub 星标
★ 78
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类视频生成
开发团队thuml
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和修改，无付费版本。
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game-simulation,navigation,real2sim,robot-manipulation,spatial-intelligence,transfer-learning,video-generation,world-model
GitHub 星标★ 78
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-12-22 00:00:00
最近更新2026-09-10 00:00:00
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4
使用教程
核心亮点
- 提出视频扩散模型到交互世界模型的新范式，学术创新性强
- 覆盖 Real2Sim、机器人操作、导航等多任务，应用面广
- 基于 ICLR 论文，方法论有理论支撑，代码开源可复现
不足之处
- 项目早期，星标少，代码成熟度和社区支持待观察
- 文档/社区待观察，实际使用可能需要较多调试
适用场景
- 机器人操作策略训练，在仿真中学习后迁移到真实环境
- 自动驾驶或导航场景的仿真环境构建与测试
- 游戏内容生成，创建可交互的虚拟世界
替代项目
Genie、Dreamer、IRIS
项目介绍
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