Runway GWM-1: Общият световен модел, който симулира реалността в реално време

Ами ако AI можеше да прави повече от генериране на видеоклипове? Ами ако можеше да симулира цели светове, които можете да изследвате, герои, с които можете да говорите, и роботи, които можете да тренирате, всичко това в реално време?

Това е обещанието на GWM-1 на Runway, първият им общ световен модел, обявен през декември 2025 г. И това не е просто маркетингова реч. Това представлява фундаментална промяна в начина, по който мислим за AI видео технологията.

От генериране на видеоклипове към симулация на светове

Традиционните генератори на видеоклипове създават клипове. Въвеждате подкана, чакате и получавате предварително определена последователност от кадри. GWM-1 работи различно. Изгражда вътрешна репрезентация на среда и я използва за симулиране на бъдещи събития в тази среда.

💡

GWM-1 е авторегресивен, генерира кадър по кадър в реално време. За разлика от пакетното генериране на видео, той реагира на вашите входни данни веднага.

Помислете за последиците. Когато изследвате виртуално пространство, създадено от GWM-1, обектите остават там, където трябва да бъдат, когато се обърнете. Физиката остава последователна. Осветлението реагира на движенията на камерата ви. Това не е предварително рендирано видео, това е симулация, работеща в движение.

Трите стълба на GWM-1

Runway е разделила GWM-1 на три специализирани варианта, всеки от които е насочен към различна област. Днес са отделни модели, но компанията планира да ги обедини в единна система.

🌍

GWM Worlds

Изследваеми среди с геометрия, осветление и физика за игри, VR и обучение на агенти.

👤

GWM Avatars

Герои, управлявани от аудио, със синхронизация на устни, движения на очите и жестове, които работят за продължителни разговори.

🤖

GWM Robotics

Генератор на синтетични тренировъчни данни за роботични политики, премахващ тесните места на физическия хардуер.

GWM Worlds: Безкрайни пространства, през които можете да вървите

Вариантът Worlds създава среди, които можете да изследвате интерактивно. Навигирайте в процедурно последователно пространство и моделът поддържа пространствена кохерентност: ако вървите напред, завиете наляво, след това се обърнете, ще видите това, което очаквате.

Това решава един от най-трудните проблеми в AI видеото: последователността през разширени последователности. Предишните подходи трудно поддържаха позициите на обектите и кохерентността на сцената във времето. GWM Worlds третира средата като постоянно състояние, а не като последователност от несвързани кадри.

Случаите на употреба обхващат игри, преживявания във виртуална реалност и обучение на AI агенти. Представете си да позволите на алгоритъм за обучение с подсилване да изследва хиляди процедурно генерирани среди, без да изгражда всяка поръчно.

GWM Avatars: Фотореалистични герои, които слушат

Вариантът Avatars генерира герои, управлявани от аудио, с необичайно ниво на детайлност. Отвъд основната синхронизация на устните, той рендира:

✓Естествени изражения на лицето
✓Реалистични движения на очите и посока на погледа
✓Синхронизация на устните с речта
✓Жестове по време на говорене и слушане

Частта със "слушането" има значение. Повечето системи за аватари анимират само когато героят говори. GWM Avatars поддържа естествено поведение в покой, фини движения и реагиращи изражения дори когато героят не говори, което прави разговорите да се усещат по-малко като разговор със запис.

Runway твърди, че системата работи за "продължителни разговори без влошаване на качеството", показвайки, че са се справили с проблема с временната последователност, който тормози дългосрочното генериране на аватари.

GWM Robotics: Мислени експерименти в мащаб

Може би най-прагматичното приложение е обучението на роботи. Физическите роботи са скъпи, развалят се и могат да изпълняват само един експеримент наведнъж. GWM Robotics генерира синтетични тренировъчни данни, позволявайки на разработчиците да тестват политики в симулация, преди да докоснат реален хардуер.

💡

Моделът поддържа контрафактуално генериране, така че можете да изследвате сценарии "ами ако роботът беше хванал обекта по различен начин?" без физическа намеса.

Подходът SDK има значение тук. Runway предлага GWM Robotics чрез Python интерфейс, позиционирайки го като инфраструктура за роботични компании, а не като потребителски продукт. Те водят разговори с роботични фирми за корпоративно внедряване.

Технически спецификации

720p

Резолюция

24 fps

Честота на кадрите

2 мин

Макс. дължина

Реално време

Скорост на генериране

GWM-1 е изграден върху Gen-4.5, видео моделът на Runway, който наскоро надмина както Google, така и OpenAI в класацията Video Arena. Авторегресивната архитектура означава, че генерира кадър по кадър, вместо да пакетира цялата последователност.

Условието за действие приема множество типове входни данни: корекции на позата на камерата, команди, базирани на събития, параметри на позата на робота и входни данни за реч/аудио. Това го прави истински интерактивна система, а не еднократен генератор.

Как се сравнява това с конкуренцията

Runway изрично твърди, че GWM-1 е по-"общ" от Genie-3 на Google и други опити за световни модели. Разграничението има значение: докато Genie-3 се фокусира върху среди, подобни на игри, Runway представя GWM-1 като модел, който може да симулира през домейни, от роботика до науки за живота.

✗Традиционни генератори на видео

Генерират фиксирани последователности. Без взаимодействие, без изследване, без реакция в реално време на входа.

✓GWM-1 световен модел

Симулира постоянни среди. Реагира на действия в реално време. Поддържа пространствена и временна последователност.

Роботичният ъгъл е особено интересен. Докато повечето AI видео компании преследват творчески професионалисти и маркетолози, Runway изгражда инфраструктура за индустриални приложения. Това е залог, че световните модели имат значение отвъд забавлението.

Какво означава това за създателите

За нас, които сме в AI видео пространството, GWM-1 сигнализира за по-широка промяна. Прекарахме години в учене как да създаваме по-добри подкани и да свързваме клипове заедно. Световните модели предполагат бъдеще, в което проектираме пространства, задаваме правила и оставяме симулацията да работи.

Това се свързва с разговора за световни модели, който проследяваме. Тезата, че AI трябва да разбира физиката и причинността, а не само да съпоставя модели на пиксели, става продуктова реалност.

Разработчиците на игри трябва да обърнат внимание. Създаването на изследваеми 3D среди обикновено изисква художници, дизайнери на нива и двигатели като Unity или Unreal. GWM Worlds намеква за бъдеще, в което описвате пространството и оставяте AI да попълни геометрията.

Gen-4.5 получава и аудио

Заедно с обявяването на GWM-1, Runway актуализира Gen-4.5 с нативно генериране на аудио. Сега можете да генерирате видеоклипове със синхронизиран звук директно, без нужда да добавяте аудио след това. Те също добавиха възможности за редактиране на аудио и многокадрово редактиране на видео за създаване на едноминутни клипове с последователни герои.

За по-задълбочен поглед върху това как аудиото трансформира AI видеото, вижте нашето покритие на как свършва нямата ера на AI видеото.

Пътят напред

Трите варианта на GWM-1, Worlds, Avatars и Robotics, в крайна сметка ще се обединят в един модел. Целта е унифицирана система, която може да симулира всеки тип среда, герой или физическа система.

💡

GWM Avatars и подобрените функции на World "идват скоро." SDK на GWM Robotics е достъпен при заявка.

Това, което ме вълнува най-много, не е една функция. Това е рамкирането. Runway вече не продава видеоклипове. Те продават инфраструктура за симулация. Това е напълно различна категория продукти.

Въпросът не е дали световните модели ще заменят генераторите на видео. Той е колко бързо ще се размие разграничението между "създаване на видео" и "симулиране на светове". Въз основа на GWM-1, Runway залага по-скоро, отколкото по-късно.

GWM-1 на Runway е достъпен в изследователски преглед, с по-широк достъп, очакван в началото на 2026 г. За сравнения с други водещи AI видео инструменти вижте нашата разбивка на Sora 2 vs Runway vs Veo 3.