Accueil Projets MagicDrive-V2
MagicDrive-V2

MagicDrive-V2

par flymin · GitHub

[ICCV 2025] Implémentation officielle de l'article “MagicDrive-V2 : Génération de vidéos longues haute résolution pour la conduite autonome avec contrôle adaptatif”

Voir sur GitHub
En termes simples

Générez de longues vidéos haute résolution pour des vues de rue, utiles pour les simulations de voitures autonomes.

⭐ Étoiles
🍴 Forks
🔥 Tendances
📜 Licence
Licence copyleft
📅 Créé
🔄 Dernier commit
🏷️ Catégorie
💻 Langue
Vous maintenez ce projet ?

Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.

Revendiquer cette page →
MagicDrive-V2 — GitHub preview card
📈 Historique des étoiles
719716
2026-07-202026-07-29
📈 Suivez MagicDrive-V2

Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.

Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment
Recevoir des alertes e-mail →
📄 À propos

[ICCV 2025] Implémentation officielle de l'article “MagicDrive-V2 : Génération de vidéos longues haute résolution pour la conduite autonome avec contrôle adaptatif”

MagicDrive-V2 compte 719 étoiles sur GitHub. Il a été forké 27 fois. MagicDrive-V2 est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2024. MagicDrive-V2 est disponible sous licence AGPL-3.0. Ses principaux thèmes sont : autonomous-driving, diffusion-models, multi-view, video-generation.

Frequently asked questions

Qu'est-ce que MagicDrive-V2 ?

[ICCV 2025] Implémentation officielle de l'article “MagicDrive-V2 : Génération de vidéos longues haute résolution pour la conduite autonome avec contrôle adaptatif”

MagicDrive-V2 est-il open source ?

MagicDrive-V2 est un projet open source. Il est distribué sous licence AGPL-3.0.

MagicDrive-V2 est-il gratuit ?

Oui. MagicDrive-V2 est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.

Sous quelle licence est MagicDrive-V2 ?

MagicDrive-V2 est disponible sous licence AGPL-3.0.

Dans quel langage MagicDrive-V2 est-il écrit ?

MagicDrive-V2 est écrit principalement en Python.

🏅 Mainteneur de ce projet ?
OpenSourceAI badge — MagicDrive-V2

Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=flymin-magicdrive-v2)](https://opensourceai.tech/project/flymin-magicdrive-v2.html)
Plus d'options de badge →
🧬 Partage son ADN avec
OpenDWM
Un dépôt de code open source de modèles mondiaux de conduite, avec des outils d'entraînement, d…
407 · autonomous-driving
partagevideo-generationautonomous-driving
Epona
Code officiel pour Epona : Modèle de monde de diffusion autoregressif pour la conduite autonome…
376 · autonomous-driving
partagevideo-generationautonomous-driving
MimicMotion
Génération de vidéos de mouvement humain de haute qualité avec guidage de pose conscient de la…
2.6k · diffusion-models
partagevideo-generationdiffusion-models
PVDM
[CVPR'23] Modèles de diffusion probabilistes vidéo dans l'espace latent projeté
322 · diffusion-models
partagevideo-generationdiffusion-models
Vista
[NeurIPS 2024] Un modèle de monde généralisable pour la conduite autonome
889 · autonomous-driving
partagevideo-generationautonomous-driving
Cosmos-Drive-Dreams
Cosmos-Drive-Dreams : Génération de données de conduite synthétiques évolutives avec des modèle…
516 · autonomous-driving
partagevideo-generationautonomous-driving
Pyramid-Flow
[ICLR 2025] Correspondance de flux pyramidal pour la modélisation générative vidéo efficace
3.2k · diffusion-models
partagevideo-generationdiffusion-models
HunyuanVideo
HunyuanVideo : Un cadre systématique pour le modèle de génération vidéo large
12.4k · diffusion-models
partagevideo-generationdiffusion-models
MAGI-1
MAGI-1 : Génération vidéo autoregressive à grande échelle
3.7k · autoregressive
partagevideo-generationdiffusion-models
ControlVideo
[ICLR 2024] Implémentation officielle de pytorch de "ControlVideo: Training-free Controllable T…
864 · diffusion-models
partagevideo-generationdiffusion-models

Mesuré à partir des topics GitHub communs aux deux projets, pondérés par leur rareté.