LiveWorld

让AI视频生成能预测画面外的动态,提升物理一致性

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 4 🐛 待处理 1 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 149
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,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。

项目预览

LiveWorld 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ZichengDuan
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型aigc,computer-vision,generative-ai,video-generation,wan,world-models
GitHub 星标★ 149
上线时间2026-03-06 00:00:00
代码更新2026-08-07
仓库体积51.4 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4

项目介绍

LiveWorld 是 ECCV 2026 论文的官方实现,旨在解决生成式视频世界模型中“视野外动态”的模拟问题。传统视频生成模型只能基于可见帧进行预测,而 LiveWorld 通过引入外部动态状态(如物体位置、速度等)的显式建模,使模型能够推断并生成超出当前画面范围的后续内容,从而增强视频生成的物理一致性和长期连贯性。项目基于 Python 和生成式 AI 技术栈,支持 Wan 等视频生成后端,提供训练、推理和评估流程。核心能力包括:状态注入机制、动态感知的注意力模块,以及针对世界模型训练的损失函数设计。该项目处于早期阶段,代码库较小,但为视频生成领域的世界模型研究提供了新的思路和基线。

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 ★ 149

核心亮点

  • 首次在视频生成中显式建模视野外动态,创新性强
  • 提供官方实现,代码结构清晰,便于复现论文结果
  • 基于 Wan 等主流模型,易于集成到现有视频生成流程

不足之处

  • 项目处于早期,文档和社区支持待观察
  • 依赖特定后端(如 Wan),可能限制通用性

适用场景

  • 自动驾驶场景预测,模拟盲区中的物体运动
  • 游戏引擎中的世界模拟,生成玩家视野外的环境变化
  • 视频编辑与内容补全,预测画面外动作以生成连贯扩展

替代项目

Genie、WorldDreamer、VideoPoet

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