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

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。

开源 free 视频生成
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 208
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World-In-World
所属国家
官网地址https://world-in-world.github.io
GitHubhttps://github.com/World-In-World/world-in-world
定价模式free
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
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★ 208
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-10-16 00:00:00
最近更新2026-09-24 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0

使用教程

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

项目介绍

world-in-world 是视频领域的开源项目，由 World-In-World 开发，2025 年首次发布。

它收录于视频分类，该分类目前共有 473 个项目，GitHub 星标数为 208。

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 2026-09-24。MIT许可证，提供在线演示页面，完全免费使用。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：机器人操作策略训练：生成未来帧预测，辅助强化学习。同类可对比的替代方案包括 Genie、Dreamer、VideoPoet。

上一篇：VChain

下一篇：awesome-video-generation

同类项目推荐

MoneyPrinterTurbo 开源

输入一句话，高清短视频自动出炉，文案配音全包了

利用 AI 大模型和自动化工作流，根据主题或关键词一键生成高清短视频。Generate HD short ···

★ 125106 2026-08-09
seedance-2.0-api 开源

快速上手字节Seedance 2.0，文本/图片一键生成视频

Seedance 2.0 API — text-to-video and image-to-video examples

★ 332 2026-08-26
openscreen 开源

免费无水印录屏做演示，替代 Screen Studio

Record your screen, ship a demo. Free and open-source, GPU-accelerated, no watermark···

★ 3185 2026-08-10
MagicDance 开源

一张图+任意动作，生成身份不变的逼真人物视频

[ICML 2024] MagicPose(also known as MagicDance): Realistic Human Poses and Facial Ex···

★ 777 2026-08-09