world-in-world

让视频生成模型与环境实时互动，输出更真实的预测画面

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 7 🐛 待处理 3 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 214
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，提供在线演示页面，完全免费使用。

项目预览

world-in-world 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World-In-World
官网地址https://world-in-world.github.io
GitHubhttps://github.com/World-In-World/world-in-world
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，提供在线演示页面，完全免费使用。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型computer-vision,embodied-ai,generative-ai,video-generation,world-models
GitHub 星标★ 214
上线时间2025-10-16 00:00:00
代码更新2026-04-03
仓库体积26.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数1

项目介绍

world-in-world 是一个基于闭环世界模型（Closed-Loop World Models）的视频生成开源项目，核心论文发表于 ICLR'26 并获得 Oral 展示。它旨在解决传统视频生成模型缺乏环境交互反馈、难以用于具身智能决策的问题，通过将世界模型嵌入闭环控制回路，使生成过程能根据环境状态动态调整，从而生成更符合物理规律和任务目标的视频序列。项目提供模型训练与推理代码，支持计算机视觉、生成式AI和具身智能等方向的研究，核心能力包括闭环条件视频生成、多模态状态融合以及面向机器人决策的预测模拟。

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 ★ 214

核心亮点

  • 创新性地引入闭环反馈机制，视频生成能根据环境状态动态调整，而非单向生成
  • 论文获ICLR'26 Oral，学术认可度高，技术方案经过严格同行评审
  • 面向具身智能和机器人决策，应用前景明确，区别于纯娱乐向视频生成

不足之处

  • 项目处于早期阶段（184星），代码文档和社区支持可能不完善
  • 依赖特定环境交互接口，部署门槛较高，需要配套仿真或真实环境

适用场景

  • 机器人操作策略训练：生成未来帧预测，辅助强化学习
  • 自动驾驶场景模拟：闭环生成交通流视频，测试决策算法
  • 游戏AI开发：生成动态游戏画面，训练智能体适应环境变化

替代项目

Genie、Dreamer、VideoPoet

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