Runway GWM-1: Yleinen maailmamalli, joka simuloi todellisuutta reaaliajassa

Entä jos tekoäly voisi tehdä enemmän kuin generoida videoita? Entä jos se voisi simuloida kokonaisia maailmoja, joita voit tutkia, hahmoja, joiden kanssa voit keskustella, ja robotteja, joita voit kouluttaa, kaikki reaaliajassa?

Tämä on Runwayn GWM-1:n lupaus, heidän ensimmäinen yleinen maailmamalli, joka julkistettiin joulukuussa 2025. Eikä kyse ole vain markkinointipuheesta. Tämä edustaa perustavanlaatuista muutosta siinä, miten ajattelemme tekoälyvideoteknologiaa.

Videogeneroinnista maailman simulointiin

Perinteiset videogeneraattorit luovat klippejä. Kirjoitat kehotteen, odotat ja saat ennalta määrätyn kehyssarjan. GWM-1 toimii eri tavalla. Se rakentaa sisäisen esityksen ympäristöstä ja käyttää sitä simuloidakseen tulevia tapahtumia kyseisessä ympäristössä.

💡

GWM-1 on autoregressiivinen ja generoi kuvan kerrallaan reaaliajassa. Toisin kuin eräkäsittely videogeneroinnissa, se reagoi syötteisiisi kun teet niitä.

Mieti vaikutuksia. Kun tutkit GWM-1:n luomaa virtuaalitilaa, objektit pysyvät paikallaan kun käännyt ympäri. Fysiikka pysyy johdonmukaisena. Valaistus reagoi kameraliikkeisiisi. Tämä ei ole esirenderöity video, se on lennossa toimiva simulaatio.

GWM-1:n kolme pilaria

Runway on jakanut GWM-1:n kolmeen erikoistuneeseen varianttiin, joista kukin kohdistuu eri alueeseen. Ne ovat tänään erillisiä malleja, mutta yritys aikoo yhdistää ne yhtenäiseksi järjestelmäksi.

🌍

GWM Worlds

Tutkittavat ympäristöt geometrialla, valaistuksella ja fysiikalla peleihin, VR:ään ja agenttien koulutukseen.

👤

GWM Avatars

Ääniohjatut hahmot huulisynkronoinnilla, silmien liikkeillä ja eleillä pidempiin keskusteluihin.

🤖

GWM Robotics

Synteettisen harjoitusdatan generaattori robottipolitiikoille, poistaa fyysisen laitteiston pullonkaulan.

GWM Worlds: äärettömät tilat, joiden läpi voit kävellä

Worlds-variantti luo ympäristöjä, joita voit tutkia interaktiivisesti. Navigoi proseduraalisesti johdonmukaisessa tilassa ja malli ylläpitää spatiaalista koherenssia: jos kävelet eteenpäin, käännyt vasemmalle ja sitten takaisin, näet mitä odotat.

Tämä ratkaisee yhden tekoälyvideon vaikeimmista ongelmista: johdonmukaisuuden pitkissä sekvensseissä. Aiemmat lähestymistavat kamppailivat objektien sijaintien ja kohtausten koherenssin ylläpitämisessä ajan kuluessa. GWM Worlds käsittelee ympäristöä pysyvänä tilana eikä irrallisten kehysten sarjana.

Käyttötapaukset ulottuvat peleistä, virtuaalitodellisuuskokemuksista tekoälyagenttien koulutukseen. Kuvittele antavasi vahvistusoppimisalgoritmin tutkia tuhansia proseduraalisesti generoituja ympäristöjä rakentamatta jokaista käsin.

GWM Avatars: fotorealistiset hahmot, jotka kuuntelevat

Avatars-variantti generoi ääniohjattuja hahmoja epätavallisen yksityiskohtaisella tasolla. Perushuulisynkronoinnin lisäksi se renderöi:

✓Luonnolliset ilmeet
✓Realistiset silmien liikkeet ja katseen suunta
✓Huulisynkronointi puheen kanssa
✓Eleet puheen ja kuuntelun aikana

"Kuuntelu"-osa on tärkeä. Useimmat avatarijärjestelmät animoivat vain kun hahmo puhuu. GWM Avatars ylläpitää luonnollista lepotilan käyttäytymistä, hienovaraisia liikkeitä ja responsiivisia ilmeitä myös kun hahmo ei puhu, mikä saa keskustelut tuntumaan vähemmän kuin puhuminen nauhoituksen kanssa.

Runway väittää, että järjestelmä toimii "pidemmissä keskusteluissa ilman laadun heikkenemistä", mikä viittaa siihen, että he ovat käsitelleet temporaalisen johdonmukaisuusongelman, joka vaivaa pitkän muodon avatarigenerointia.

GWM Robotics: ajatuskokeet mittakaavassa

Ehkä pragmaattisin sovellus on robottien koulutus. Fyysiset robotit ovat kalliita, hajoavat ja voivat suorittaa vain yhden kokeen kerrallaan. GWM Robotics generoi synteettistä harjoitusdataa, minkä ansiosta kehittäjät voivat testata politiikkoja simulaatiossa ennen kuin koskettavat oikeaa laitteistoa.

💡

Malli tukee kontrafaktuaalista generointia, joten voit tutkia "entä jos robotti olisi tarttunut objektiin eri tavalla?" -skenaarioita ilman fyysistä interventiota.

SDK-lähestymistapa on tärkeä tässä. Runway tarjoaa GWM Roboticsin Python-rajapinnan kautta ja asemoi sen infrastruktuuriksi robottifirmoille kuluttajatuotteen sijaan. He ovat keskusteluissa robottifirmojen kanssa yrityskäyttöönotosta.

Tekniset tiedot

720p

Resoluutio

24 fps

Kuvataajuus

2 min

Maksimipituus

Reaaliaikainen

Generointinopeus

GWM-1 on rakennettu Gen-4.5:n päälle, Runwayn videomallin, joka äskettäin ohitti sekä Googlen että OpenAI:n Video Arena -tulostaulussa. Autoregressiivinen arkkitehtuuri tarkoittaa, että se generoi kuvan kerrallaan eikä eräkäsittele koko sekvenssiä.

Action-conditioning hyväksyy useita syötetyyppejä: kameran asennon säätöjä, tapahtumaohjauksellisia komentoja, robotin asentoparametreja ja puhe-/äänisyötteitä. Tämä tekee siitä todellisen interaktiivisen järjestelmän eikä kertaluontoisen generaattorin.

Miten tämä vertautuu kilpailijoihin

Runway väittää nimenomaisesti, että GWM-1 on "yleisempi" kuin Googlen Genie-3 ja muut maailmanmalliyritykset. Ero on merkityksellinen: kun Genie-3 keskittyy pelinkaltaisiin ympäristöihin, Runway asemoi GWM-1:n malliksi, joka voi simuloida eri aloilla robotiikasta biotieteihin.

✗Perinteiset videogeneraattorit

Generoivat kiinteitä sekvenssejä. Ei vuorovaikutusta, ei tutkimista, ei reaaliaikaista reagointia syötteeseen.

✓GWM-1 World Model

Simuloi pysyviä ympäristöjä. Reagoi toimiin reaaliajassa. Ylläpitää spatiaalista ja temporaalista johdonmukaisuutta.

Robotiikkakulma on erityisen mielenkiintoinen. Kun useimmat tekoälyvideoyritykset tavoittelevat luovia ammattilaisia ja markkinoijia, Runway rakentaa infrastruktuuria teollisiin sovelluksiin. Se on veto siihen, että maailmanmallit merkitsevät enemmän kuin viihde.

Mitä tämä merkitsee tekijöille

Meille tekoälyvideokentällä GWM-1 merkitsee laajempaa muutosta. Olemme käyttäneet vuosia oppiessamme laatimaan parempia kehotteita ja ketjuttamaan klippejä yhteen. Maailmanmallit ehdottavat tulevaisuutta, jossa suunnittelemme tiloja, asetamme säännöt ja annamme simulaation pyöriä.

Tämä liittyy maailmanmallien keskusteluun, jota olemme seuranneet. Teesi siitä, että tekoälyn pitäisi ymmärtää fysiikkaa ja kausaalisuutta, ei vain pikselien hahmontunnistusta, muuttuu tuotetodellisuudeksi.

Pelikehittäjien kannattaa kiinnittää huomiota. Tutkittavien 3D-ympäristöjen luominen vaatii tyypillisesti taiteilijoita, tasosuunnittelijoita ja moottoreita kuten Unity tai Unreal. GWM Worlds vihjaa tulevaisuuteen, jossa kuvailet tilan ja annat tekoälyn täyttää geometrian.

Gen-4.5 saa myös äänen

GWM-1-julkistuksen ohella Runway päivitti Gen-4.5:n natiivilla äänigeneraatiolla. Voit nyt generoida videoita synkronoidulla äänellä suoraan, ei tarvetta lisätä ääntä jälkikäteen. He ovat myös lisänneet äänieditointiominaisuuksia ja moniottovideoeditointia yhden minuutin klippien luomiseksi johdonmukaisilla hahmoilla.

Syvemmän katsauksen siihen, miten ääni muuttaa tekoälyvideota, katso kattauksemme kuinka tekoälyvideon mykkä aikakausi päättyy.

Tie eteenpäin

Kolme GWM-1-varianttia, Worlds, Avatars ja Robotics, sulautuvat lopulta yhdeksi malliksi. Tavoitteena on yhtenäinen järjestelmä, joka voi simuloida mitä tahansa ympäristöä, hahmoa tai fyysistä järjestelmää.

💡

GWM Avatars ja parannetut World-ominaisuudet tulevat "pian". GWM Robotics SDK on saatavilla pyynnöstä.

Se mikä innostaa minua eniten ei ole yksittäinen ominaisuus. Se on kehystäminen. Runway ei myy enää videoklippejä. He myyvät simulaatio-infrastruktuuria. Se on täysin eri tuotekategoria.

Kysymys ei ole se, korvaavat maailmanmallit videogeneraattorit. Se on se, kuinka nopeasti ero "videon luomisen" ja "maailmojen simuloinnin" välillä hämärtyy. GWM-1:n perusteella Runway lyö vetoa pikemminkin aiemmin kuin myöhemmin.

Runwayn GWM-1 on saatavilla tutkimusennakkokatselussa, laajempaa saatavuutta odotetaan alkuvuodesta 2026. Vertailuihin muiden johtavien tekoälyvideotyökalujen kanssa, katso erittely Sora 2 vs Runway vs Veo 3.