Modely světa: další hranice v generování videa pomocí umělé inteligence

Od snímků ke světům

Tradiční modely generování videa fungují jako sofistikovaní umělci flipbooků. Předvídají, jak by měl další snímek vypadat na základě předchozích, řídí se textovou výzvou. Funguje to, ale má to zásadní omezení.

Modely světa používají jiný přístup. Místo otázky "jak by měl další snímek vypadat?" se ptají "jak se toto prostředí chová?" Rozdíl zní jemně, ale mění všechno.

Když řeknete prediktoru snímků, aby vygeneroval míč kutálející se z kopce, přibližně ukáže, jak by to mohlo vypadat na základě trénovacích dat. Když řeknete totéž modelu světa, simuluje fyziku: gravitace míč zrychluje, tření o trávu ho zpomaluje, hybnost ho nese nahoru protilehlým svahem.

Co Runway GWM-1 vlastně dělá

Runway vydal GWM-1 (General World Model 1) v prosinci 2025, a je to jejich první veřejný krok do simulace světa. Model vytváří to, čemu říkají "dynamická simulační prostředí" — systémy, které chápou nejen jak věci vypadají, ale jak se vyvíjejí v čase.

Načasování je důležité. Toto vydání přišlo současně s tím, že Gen-4.5 dosáhl #1 na Video Arena, posunuvší OpenAI Sora 2 na 4. místo. Tyto úspěchy nejsou nesouvisející. Vylepšení Gen-4.5 ve fyzické přesnosti, kde se objekty pohybují s realistickou hmotností, hybností a silou, pravděpodobně vycházejí z výzkumu modelů světa ovlivňujícího architekturu.

Proč to mění všechno

1. Fyzika, která skutečně funguje

Současné video modely bojují s fyzikou, protože fyziku jen viděly, nikdy ji nezažily. Vědí, že upuštěný předmět padá, ale aproximují trajektorii místo jejího výpočtu. Modely světa otáčejí tento vztah.

Proto fyzikální simulace Sora 2 zapůsobily na lidi: OpenAI investoval vážně do porozumění fyzice. Modely světa formalizují tento přístup.

2. Časová koherence bez triků

Největším problémem v AI videu byla konzistence v čase. Postavy mění vzhled, objekty se teleportují, prostředí se náhodně mění. Zkoumali jsme jak se modely učí zapamatovat obličeje prostřednictvím architektonických inovací jako mezirámcová pozornost.

Modely světa nabízejí elegantnější řešení: pokud simulace sleduje entity jako trvalé objekty ve virtuálním prostoru, nemohou se náhodně změnit nebo zmizet. Míč existuje v simulovaném světě. Má vlastnosti (velikost, barva, pozice, rychlost), které přetrvávají, dokud je něco v simulaci nezmění.

3. Delší videa se stávají možná

Současné modely degradují v čase. Obousměrná difuze CraftStory se posouvá k 5minutovým videím tím, že povoluje pozdějším snímkům ovlivňovat dřívější. Modely světa přistupují ke stejnému problému jinak: pokud je simulace stabilní, můžete ji spustit jak dlouho chcete.

Háček (vždycky nějaký háček je)

Modely světa zní jako řešení každého problému s generováním videa. Nejsou, alespoň ne zatím.

Výpočetní náklady

Simulovat svět je drahé. Předvídání snímků může běžet na spotřebitelských GPU díky práci z projektů jako LTX-2. Simulace světa vyžaduje udržování stavu, sledování objektů, fyzikální výpočty. To významně zvyšuje hardwarové požadavky.

Učení pravidel světa je těžké

Naučit model, jak věci vypadají, je jednoduché: ukážete miliony příkladů. Naučit model, jak svět funguje, je nejasné. Fyziku lze naučit z video dat, ale jen do určité míry. Model vidí, že upuštěné objekty padají, ale nemůže odvodit gravitační konstanty ze sledování záběrů.

Otázky tvůrčí kontroly

Pokud model simuluje fyziku, kdo rozhoduje jakou fyziku? Někdy chcete realistickou gravitaci. Někdy chcete, aby vaše postavy levitovaly. Modely světa potřebují mechanismy pro přepsání svých simulací, když tvůrci chtějí nerealistické výsledky.

Kam směřuje průmysl

Runway není v tomto směru sám. Architektonické články za difuzními transformery na tento posun naznačovaly měsíce. Otázka vždy byla kdy, ne jestli.

Korporátní zájem je výmluvný. Runway dal raný přístup Ubisoftu, Disney investoval miliardu dolarů s OpenAI pro integraci Sora. To nejsou společnosti zainteresované na generování rychlých klipů pro sociální sítě. Chtějí umělou inteligenci, která může simulovat herní prostředí, generovat konzistentní animované postavy, produkovat obsah, který vydrží profesionální kontrolu.

Co to znamená pro tvůrce

• ✓Konzistence videa se dramaticky zlepší
• ✓Obsah s fyzikou se stane realizovatelným
• ✓Delší generování bez kolapsu kvality
• ○Náklady budou zpočátku vyšší než předvídání snímků
• ○Mechanismy tvůrčí kontroly se stále vyvíjejí

Pokud dnes produkujete AI video, modely světa nejsou něco, co musíte okamžitě přijmout. Ale jsou něčím, co stojí za sledování. Srovnání mezi Sora 2, Runway a Veo 3, které jsme publikovali dříve letos, bude potřebovat aktualizaci, jak se schopnosti modelů světa zavádějí na těchto platformách.

Pro praktické použití právě teď jsou rozdíly důležité pro konkrétní případy:

• Vizualizace produktu: Modely světa budou vynikat. Přesná fyzika pro objekty interagující mezi sebou.
• Abstraktní umění: Předvídání snímků by mohlo být vlastně lepší. Chcete neočekávané vizuální výstupy, ne simulovanou realitu.
• Animace postav: Modely světa plus techniky zachování identity by konečně mohly vyřešit problém konzistence.

Širší obrázek

Modely světa představují dospívání AI videa. Předvídání snímků stačilo pro generování krátkých klipů, vizuálních kuriozit, demonstrací konceptů. Simulace světa je to, co potřebujete pro skutečnou produkční práci, kde obsah musí být konzistentní, fyzikálně věrohodný a rozšiřitelný.

To, že Runway porazil Google a OpenAI v benchmarcích s 100členným týmem, nám říká něco důležitého: správný architektonický přístup má větší význam než zdroje. Modely světa by mohly být tím přístupem. Pokud se sázka Runway vyplatí, definují další generaci video umělé inteligence.

A pokud se fyzikální simulace stanou dostatečně dobrými? Už jen negenerujeme video. Stavíme virtuální světy, jednu simulaci po druhé.