DrivingWorld 是视频领域的开源项目，由 YvanYin 开发，2024 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 245。
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，代码免费使用，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：自动驾驶仿真环境构建，生成多样化驾驶场景。同类可对比的替代方案包括 GAIA-1、DriveGAN、World Model (WM)。
DrivingWorld
用视频GPT生成驾驶世界模型，模拟未来路况
DrivingWorld 是一个面向自动驾驶场景的世界模型构建项目，基于视频 GPT 架构生成驾驶视频。它解决的问题是：自动驾驶系统需要预测和理解未来道路场景，而传统方法难以生成连续、可控的驾驶视频。核心能力包括：利用 GPT 风格的自回归模型对驾驶视频进行建模，生成未来帧，支持多视角和车辆控制信号输入，从而模拟驾驶环境。该项目提供了完整的训练和推理代码，基于 Python 实现，技术栈涵盖视频生成、世界模型和自动驾驶。通过该模型，研究者可以生成逼真的驾驶视频序列，用于自动驾驶算法的训练与测试，提升系统的安全性和鲁棒性。
开源
free
视频生成
GitHub 星标
★ 245
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YvanYin
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，代码免费使用，无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型autonomous-driving,driving-world-model,generative-model,gpt,video-generation,video-gpt,world-models
GitHub 星标★ 245
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-12-25 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2
使用教程
核心亮点
- 将GPT架构应用于驾驶视频生成，思路新颖，区别于传统扩散模型
- 支持多视角和车辆控制信号，生成视频可控性强
- 代码开源，便于复现和二次开发
不足之处
- 项目处于早期，文档和社区支持待观察
- 训练数据规模和模型参数未明确，实际效果需验证
适用场景
- 自动驾驶仿真环境构建，生成多样化驾驶场景
- 预测前方道路动态，辅助决策系统测试
- 数据增强，为感知模型提供合成训练数据
替代项目
GAIA-1、DriveGAN、World Model (WM)
项目介绍
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