Maailmamudelid: Järgmine piir AI-video genereerimises

Kaadritest maailmadeni

Traditsioonilised video genereerimise mudelid töötavad nagu keerukad pöialpildiraamatu kunstnikud. Nad ennustavad, milline peaks järgmine kaader välja nägema eelmiste põhjal, juhituna teie tekstikäsust. See töötab, kuid sellel on põhilised piirangud.

Maailmamudelid võtavad teistsuguse lähenemise. Selle asemel, et küsida "milline peaks järgmine kaader välja nägema?", küsivad nad "kuidas see keskkond käitub?" Erinevus kõlab peen, kuid see muudab kõike.

Kui palute kaadri ennustajal genereerida palli, mis veereb mäest alla, ligikaudistab see, kuidas see võiks välja näha treeningandmete põhjal. Kui palute maailmamudelil sama, simuleerib see füüsikat: gravitatsioon kiirendab palli, hõõrdumine rohuga aeglustab seda, moment kannab seda üles vastassuunalise nõlva.

Mida Runway GWM-1 tegelikult teeb

Runway avaldas GWM-1 (General World Model 1) detsembris 2025 ja see esindab nende esimest avalikku sammu maailma simulatsiooni. Mudel loob seda, mida nad nimetavad "dünaamilisteks simulatsioonikeskkondadeks", süsteemideks, mis mõistavad mitte ainult seda, kuidas asjad välja näevad, vaid kuidas need aja jooksul arenevad.

Ajastus on oluline. See väljalase tuli koos Gen-4.5 jõudmisega #1 kohale Video Arenal, lükates OpenAI Sora 2 4. kohale. Need ei ole seostamatud saavutused. Gen-4.5 täiustused füüsilises täpsuses, kus objektid liiguvad realistliku kaalu, momendi ja jõuga, tulenevad tõenäoliselt maailmamudeli uuringutest, mis informeerivad selle arhitektuuri.

Miks see kõike muudab

1. Füüsika, mis tegelikult toimib

Praegused videomudelid võitlevad füüsikaga, sest nad on füüsikat ainult näinud, mitte kunagi kogenud. Nad teavad, et kukkunud ese langeb, kuid nad ligikaudistavad trajektoori selle asemel, et seda arvutada. Maailmamudelid pööravad selle suhte ümber.

See on põhjus, miks Sora 2 füüsika simulatsioonid avaldasid inimestele muljet: OpenAI investeeris tugevalt füüsilisse mõistmisse. Maailmamudelid formaliseerivad seda lähenemist.

2. Ajaline sidusus ilma trikiteta

Suurim valusapunkt AI-videos on olnud järjepidevus aja jooksul. Tegelased muudavad välimust, objektid teleporteeruvad, keskkonnad muutuvad juhuslikult. Oleme uurinud kuidas mudelid õpivad nägusid meelde jätma arhitektuuriliste uuenduste kaudu nagu kaadrite vaheline tähelepanu.

Maailmamudelid pakuvad elegantsmat lahendust: kui simulatsioon jälgib üksuseid püsivate objektidena virtuaalses ruumis, ei saa nad juhuslikult muutuda või kaduda. Pall eksisteerib simuleeritud maailmas. Sellel on omadused (suurus, värv, asukoht, kiirus), mis püsivad, kuni midagi simulatsioonis neid muudab.

3. Pikemad videod muutuvad võimalikuks

Praegused mudelid degradeeruvad aja jooksul. CraftStory kahesuunaline difusioon tõukab 5-minutiliste videote poole, lastes hilisematel kaadritest mõjutada varasemaid. Maailmamudelid lähenevad samale probleemile teisiti: kui simulatsioon on stabiilne, saate seda käitada nii kaua kui soovite.

Konks (alati on konks)

Maailmamudelid kõlavad nagu lahendus kõigile video genereerimise probleemidele. Nad ei ole, vähemalt mitte veel.

Arvutuskulud

Maailma simuleerimine on kallis. Kaadri ennustamine võib töötada tarbija-GPU-del tänu projektide nagu LTX-2 tööle. Maailma simuleerimine nõuab oleku hoidmist, objektide jälgimist, füüsika arvutuste käitamist. See tõstab riistvaranõudeid märkimisväärselt.

Maailma reeglite õppimine on raske

Mudelile õpetamine, kuidas asjad välja näevad, on lihtne: näidake sellele miljoneid näiteid. Mudelile õpetamine, kuidas maailm toimib, on ebaselgem. Füüsikat saab õppida videoandmetest, kuid ainult teatud määral. Mudel näeb, et kukkunud objektid langevad, kuid ei saa tuletada gravitatsioonikontstante videote vaatamisest.

Loomingulise kontrolli küsimused

Kui mudel simuleerib füüsikat, kes otsustab, millist füüsikat? Mõnikord tahate realistlikku gravitatsiooni. Mõnikord tahate, et teie tegelased hõljuksid. Maailmamudelid vajavad mehhanisme oma simulatsioonide tühistamiseks, kui loojad soovivad ebarealistlikke tulemusi.

Kuhu tööstus liigub

Runway ei ole selles suunas üksi. Arhitektuuripaberid difusioonitransformaatorite taga on sellele muutusele viidanud kuid. Küsimus oli alati millal, mitte kas.

Ettevõtete huvi on kõnekas. Runway andis varajase juurdepääsu Ubisoftile, Disney on investeerinud miljard dollarit OpenAI-ga Sora integratsiooniks. Need ei ole ettevõtted, kes on huvitatud kiire sotsiaalmeedia klippide genereerimisest. Nad tahavad AI-d, mis suudab simuleerida mängukeskkondi, genereerida järjepidevaid animeeritud tegelasi, toota sisu, mis peab vastu professionaalsele kontrollile.

Mida see loojatele tähendab

• ✓Video järjepidevus paraneb dramaatiliselt
• ✓Füüsikaraskest sisust saab elujõuline
• ✓Pikemad genereerimised ilma kvaliteedi kokkuvarisemiseta
• ○Kulud on alguses kõrgemad kui kaadri ennustamine
• ○Loomingulise kontrolli mehhanismid arenevad veel

Kui toodate AI-videot täna, ei ole maailmamudelid midagi, mida peate kohe kasutusele võtma. Kuid need on midagi jälgitavat. Võrdlus Sora 2, Runway ja Veo 3 vahel, mille avaldasime varem sel aastal, vajab uuendamist, kuna maailmamudeli võimekused rulluvad välja nendel platvormidel.

Praktiliseks kasutamiseks praegu on erinevused olulised konkreetsete kasutusjuhtumite puhul:

• Toote visualiseerimine: Maailmamudelid hiilgavad siin. Täpne füüsika objektidele, mis suhtlevad üksteisega.
• Abstraktne kunst: Kaadri ennustamine võib tegelikult olla eelistatav. Soovite ootamatuid visuaalseid väljundeid, mitte simuleeritud tegelikkust.
• Tegelase animeerimine: Maailmamudelid pluss identiteeti säilitavad tehnikad võiksid lõpuks lahendada järjepidevuse probleemi.

Suurem pilt

Maailmamudelid esindavad AI-video täiskasvanuks saamist. Kaadri ennustamine oli piisav lühikeste klippide genereerimiseks, visuaalsed uudsused, kontseptsiooni tõestamise demonstratsioonid. Maailma simuleerimine on see, mida vajate reaalse tootmistöö jaoks, kus sisu peab olema järjepidev, füüsiliselt usutav ja laiendatav.

Runway võitmine Google'i ja OpenAI eest võrdlustes 100-liikmelise meeskonnaga ütleb meile midagi olulist: õige arhitektuuriline lähenemine tähendab rohkem kui ressursid. Maailmamudelid võivad olla see lähenemine. Kui Runway panus end ära tasub, on nad määratlenud video-AI järgmise põlvkonna.

Ja kui füüsika simulatsioonid muutuvad piisavalt heaks? Me ei genereeri enam lihtsalt videot. Ehitame virtuaalseid maailmu, üks simulatsioon korraga.