ziplab/ATAS 是一个视频生成框架，它把一份剧本拆分成多个镜头，并维持这些镜头所共享的同一个世界状态（world state）。仓库描述为「Any Time, Any Space: A World-State-Centric Framework for Agentic Video Generation」。2026 年 10 月 15 日以首个提交 b86aab0 公开，仅这一个提交就新增了 84,958 行代码。
结构分为四个方向。World-State Compiler 把剧本转换为明确写明场景、镜头、时刻与事件的镜头请求。Scene Memory 把所有地点的静态几何体收进一个共享坐标系，使其在任何时间点都能再次呈现。Event Memory 按场景、事件和时刻索引随时间变化的观测，从而可以用新的角度重新拍摄过去的场景。Validated Updates 则保证只有在生成的镜头完成重建、配准（registration）与验证之后，世界状态才会被修改。
运行以 Python 3.12 为准。客户端无需 GPU 即可运行，而几何（geometry）服务需要 NVIDIA GPU 和约 20GB 的空闲内存，并且必须单独下载 Pi3X 与 SAM3 权重。客户端一侧需要 ffmpeg 以及 DASHSCOPE_API_KEY 等密钥；重新执行同一条命令时，会在已经付费生成的结果上继续推进，不会重复计费。也可以用 `--memory none` 在没有世界状态的情况下运行，并且附带 bookstore、clockshop、record 等示例脚本。
不过由于这只是首个提交，没有发布历史或版本标注。README 中的结果全部是图片，只给出了 1–5 分制的人工评测（相对多镜头基线）、空间重访与事件重拍，以及按内存配置划分的运行时间图表，没有以文字形式给出的数值。目前仍需要 20GB GPU 环境、API 密钥和单独下载的权重。仅就以 MIT 许可公开的范围来看，它比较接近于「制作可延续为多个镜头的视频」这一实验的起点，但现在就以数字来判断质量还为时过早。