LiveWorld 是视频领域的开源项目，由 ZichengDuan 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于视频分类，该分类目前共有 473 个项目，GitHub 星标数为 143。
项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-19。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
它主要面向的使用场景是：自动驾驶场景预测，模拟盲区中的物体运动。同类可对比的替代方案包括 Genie、WorldDreamer、VideoPoet。
LiveWorld
让AI视频生成能预测画面外的动态，提升物理一致性
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。
开源
free
视频生成
GitHub 星标
★ 143
维护状态
维护中
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类视频生成
开发团队ZichengDuan
所属国家
定价模式free
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
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★ 143
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-03-06 00:00:00
最近更新2026-09-19 00:00:00
维护状态维护中
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3
使用教程
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
项目介绍
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