PhysInOne

让视频生成懂物理规律,动态重建更真实

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 1 🐛 待处理 9 👀 关注 7
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 118
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

PhysInOne 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vLAR-group
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
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-vision,cvpr2026,dynamic-reconstruction,embodied-ai,future-prediction,physical-ai,physics-simulation,robotics,scaling-laws,tracking,video-generation
GitHub 星标★ 118
上线时间2026-04-12 00:00:00
代码更新2026-11-07
仓库体积15.4 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

PhysInOne 是一个基于 Python 的物理感知视频生成与动态重建框架,相关论文被 CVPR 2026 接收。它旨在解决视频生成中物理规律缺失、动态场景重建不准确的问题,通过结合 3D 视觉、物理仿真与未来预测技术,为具身智能和机器人提供可扩展的物理世界模型。其核心能力包括从视频中提取物理动态、预测未来帧、生成符合物理规律的视频内容,并支持跨场景的规模化训练。项目目前处于早期阶段,代码结构清晰,适合研究物理 AI 和动态重建的开发者探索。

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 ★ 118

核心亮点

  • CVPR 2026 论文背书,技术方向前沿
  • 聚焦物理规律与视频生成结合,解决行业痛点
  • 面向具身智能和机器人,应用场景明确

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态待观察
  • 功能实现可能不完整,依赖论文补充

适用场景

  • 机器人视觉感知与物理交互模拟
  • 视频生成中的物理一致性增强
  • 动态场景的未来帧预测与重建

替代项目

PhysGen、Physics3D、VideoGPT

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