CPU3DИИ-инструменты для 3D, видео и звука

object-permanence: генератор видео — что умеет и что нужно для запуска

object-permanence — это открытый генератор видео, который решает задачу video-to-video. Авторы описывают его как кодовую базу для обучения постоянству объектов в моделях мира. Проект создан разработчиком Hokin Deng и нацелен на работу с видео и сценами, где объекты должны сохраняться между кадрами.

Что умеет

По описанию авторов, проект предназначен для обучения постоянству объектов в моделях мира. Это значит, что генератор работает с видео на входе и видео на выходе, сохраняя согласованность объектов между кадрами. В репозитории указаны метки, которые дают представление о направленности проекта: blender, object-permanence, trainium, video-generation и world-model. Авторы не приводят детального списка поддерживаемых сценариев или ограничений по типам входного видео.

Что нужно для запуска

Код написан на Python и использует библиотеку cosmos. Репозиторий открыт, исходный код доступен на github.com/hokindeng/object-permanence, модель опубликована на huggingface.co/Hokin/PWM-WROP, а сайт проекта — object-permanence.world.

Для работы потребуется место под файлы весов: самый большой файл занимает 4,7 ГБ, а все файлы весов вместе — 28,2 ГБ. Авторы не указывают требования к оперативной памяти, видеокарте или конкретной операционной системе.

Лицензия кода — CC BY-NC 4.0 с дополнительным соглашением OpenMDW-1.1. Репозиторий, включая код и модель PWM-WROP, можно использовать, изменять и распространять только в некоммерческих целях, с указанием авторства и сохранением лицензии. Части, основанные на NVIDIA Cosmos, включая базовую модель и адаптированный код, распространяются по OpenMDW-1.1 без ограничений, включая коммерческое использование, при условии сохранения текста соглашения и копирайтов. Веса модели лицензированы под CC BY-NC 4.0.

Кому подойдёт

Проект будет полезен тем, кто занимается исследованиями в области генерации видео и моделей мира, особенно если задача связана с сохранением объектов между кадрами. Открытый код и опубликованные веса позволяют изучать реализацию и адаптировать её под свои эксперименты.

Проект не подойдёт тем, кто ищет готовый коммерческий инструмент для продакшена: основная часть кода и модель PWM-WROP ограничены некоммерческим использованием. Также стоит учитывать, что авторы не приводят требований к оборудованию, поэтому перед запуском придётся самостоятельно оценить, хватит ли ресурсов для работы с моделью.

object-permanence — это исследовательская кодовая база с открытым исходным кодом, сосредоточенная на задаче постоянства объектов в видео. Проект даёт доступ к коду и весам, но основная его часть предназначена для некоммерческого использования, а требования к запуску авторы не детализируют.

object-permanence — конвейер генератора видео Входное видео видеопоследовательность для преобразования video-to-video Предобработка разбиение на кадры нормализация данных Python Модель PWM-WROP мировая модель object permanence cosmos Постобработка сборка кадров финальная обработка blender Выходное видео сгенерированное Лицензии Код и веса: CC BY-NC 4.0 — некоммерческое использование Части на базе NVIDIA Cosmos: OpenMDW-1.1 — без ограничений
Как устроен конвейер object-permanence. Схема нарисована по паспорту инструмента.

Паспорт

Задачаvideo-to-video источник
Лицензия кодаCC BY-NC 4.0 + OpenMDW-1.1: репозиторий только для некоммерческого использования источник
Лицензия весовcc-by-nc-4.0 источник
Самый большой файл весов4.7 ГБ источник
Все файлы весов28.2 ГБ источник
Библиотекаcosmos источник
ЯзыкPython источник
Последнее изменение кода2026-09-26 источник
Репозиторий создан2026-09-16 источник
Меняется часто — данные на 29.09.2026
Звёзд на GitHub345 источник
Форков9 источник
Загрузок за месяц0 источник
Обновление модели2026-09-25 источник

Значения собраны автоматически из официальных источников и проверены 29.09.2026. У каждого есть ссылка на источник, а у собранных со страницы разработчика — ещё и дословная цитата: наведите на пометку. Тарифы и версии показаны на дату проверки и меняются чаще всего — перед покупкой сверьтесь с сайтом.

Смотрите также