DrivingWorld

用视频GPT生成驾驶世界模型，模拟未来路况

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 26 🐛 待处理 6 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 246
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，代码免费使用，无付费版本。

项目预览

DrivingWorld 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YvanYin
官网地址https://huxiaotaostasy.github.io/DrivingWorld/index.html
GitHubhttps://github.com/YvanYin/DrivingWorld
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
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★ 246
上线时间2024-12-25 00:00:00
代码更新2025-01-15
仓库体积1016 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

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。

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 ★ 246

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)

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