Maailmamallit: Seuraava raja AI-videon generoinnissa

Ruuduista maailmoihin

Perinteiset videon generointimallit toimivat kuin kehittyneet liikkuvan kuvan tekijät. Ne ennustavat, miltä seuraavan ruudun pitäisi näyttää aiempien perusteella, tekstikehotteesi ohjaamana. Se toimii, mutta sillä on perustavanlaatuisia rajoituksia.

Maailmamallit ottavat erilaisen lähestymistavan. Sen sijaan että kysyisivät "miltä seuraavan ruudun pitäisi näyttää?", ne kysyvät "miten tämä ympäristö käyttäytyy?" Ero kuulostaa hienovaraiselta, mutta se muuttaa kaiken.

Kun pyydät ruutuennustajaa generoimaan pallon, joka vierii alas mäkeä, se arvioi, miltä se voisi näyttää harjoitusdatan perusteella. Kun pyydät maailmamallia samaan, se simuloi fysiikan: painovoima kiihdyttää palloa, kitka ruohon kanssa hidastaa sitä, liikemäärä kantaa sen ylös vastakkaiselle rinteelle.

Mitä Runwayn GWM-1 todella tekee

Runway julkaisi GWM-1:n (General World Model 1) joulukuussa 2025, ja se edustaa heidän ensimmäistä julkista askelta maailman simuloinnissa. Malli luo sen, mitä he kutsuvat "dynaamisiksi simulointiympäristöiksi", järjestelmiksi, jotka ymmärtävät paitsi miltä asiat näyttävät, myös miten ne kehittyvät ajan myötä.

Ajoitus on tärkeä. Tämä julkaisu tuli yhdessä Gen-4.5:n noustessa #1:ksi Video Arenalla, työntäen OpenAI Sora 2:n 4. sijalle. Nämä eivät ole erillisiä saavutuksia. Gen-4.5:n parannukset fyysisessä tarkkuudessa, missä objektit liikkuvat realistisella painolla, liikemäärällä ja voimalla, todennäköisesti johtuvat maailmamallin tutkimuksesta, joka informoi sen arkkitehtuuria.

Miksi tämä muuttaa kaiken

1. Fysiikka, joka todella toimii

Nykyiset videomallit kamppailevat fysiikan kanssa, koska ne ovat vain nähneet fysiikkaa, eivät koskaan kokeneet sitä. Ne tietävät, että pudotettu esine putoaa, mutta ne arvioivat lentoradatn sen sijaan että laskisivat sen. Maailmamallit kääntävät tämän suhteen.

Tämä on syy, miksi Sora 2:n fysiikkasimuloiminnit tekivät vaikutuksen ihmisiin: OpenAI investoi voimakkaasti fyysiseen ymmärrykseen. Maailmamallit virallistavat tämän lähestymistavan.

2. Ajallinen koherenssi ilman temppuja

Suurin kipukohta AI-videossa on ollut johdonmukaisuus ajan kuluessa. Hahmot muuttavat ulkonäköä, esineet teleportoituvat, ympäristöt muuttuvat satunnaisesti. Olemme tutkineet miten mallit oppivat muistamaan kasvoja arkkitehtonisten innovaatioiden, kuten ruutujen välisen huomion, kautta.

Maailmamallit tarjoavat elegantimman ratkaisun: jos simulointi seuraa entiteettejä pysyvinä objekteina virtuaalisessa tilassa, ne eivät voi satunnaisesti muuttua tai kadota. Pallo on olemassa simuloidussa maailmassa. Sillä on ominaisuuksia (koko, väri, sijainti, nopeus), jotka säilyvät, kunnes jokin simuloinnissa muuttaa niitä.

3. Pidemmät videot tulevat mahdollisiksi

Nykyiset mallit heikkenevät ajan myötä. CraftStoryn kaksisuuntainen diffuusio pyrkii kohti 5 minuutin videoita antamalla myöhempien ruutujen vaikuttaa aikaisempiin. Maailmamallit lähestyvät samaa ongelmaa eri tavalla: jos simulointi on vakaa, voit ajaa sitä niin kauan kuin haluat.

Koukku (on aina koukku)

Maailmamallit kuulostavat ratkaisulta kaikkiin videon generointiongelmiin. Ne eivät ole, ainakaan ei vielä.

Laskennalliset kustannukset

Maailman simulointi on kallista. Ruutujen ennustaminen voi toimia kuluttaja-GPU:illa projektien, kuten LTX-2:n, työn ansiosta. Maailman simulointi vaatii tilan ylläpitoa, objektien seurantaa, fysiikkalaskelmien ajoa. Tämä nostaa laitteistovaatimuksia merkittävästi.

Maailman sääntöjen oppiminen on vaikeaa

Mallin opettaminen siitä, miltä asiat näyttävät, on suoraviivaista: näytä sille miljoonia esimerkkejä. Mallin opettaminen siitä, miten maailma toimii, on epäselvempää. Fysiikka on opittavissa videodatasta, mutta vain tiettyyn pisteeseen asti. Malli näkee, että pudotetut esineet putoavat, mutta se ei voi johtaa gravitaatiovakioita katselemalla materiaalia.

Luovan kontrollin kysymykset

Jos malli simuloi fysiikkaa, kuka päättää minkä fysiikan? Joskus haluat realistista painovoimaa. Joskus haluat hahmojen leijuvan. Maailmamallit tarvitsevat mekanismeja simulointiensa ohittamiseen, kun tekijät haluavat epärealistisia tuloksia.

Minne toimiala on menossa

Runway ei ole yksin tässä suunnassa. Diffuusiotransformerien taustalla olevat arkkitehtuuripaperit ovat vihjailleet tästä muutoksesta kuukausia. Kysymys oli aina milloin, ei jos.

Yritysten kiinnostus on merkitsevää. Runway antoi varhaisen pääsyn Ubisoftille, Disney on investoinut miljardin dollaria OpenAI:n kanssa Sora-integraatioon. Nämä eivät ole yrityksiä, jotka ovat kiinnostuneita generoimaan nopeita sosiaalisen median klippejä. Ne haluavat AI:ta, joka voi simuloida peliympäristöjä, generoida johdonmukaisia animoituja hahmoja, tuottaa sisältöä, joka kestää ammattimaisen tarkastelun.

Mitä tämä tarkoittaa tekijöille

• ✓Videon johdonmukaisuus paranee dramaattisesti
• ✓Fysiikkapainotteinen sisältö tulee kannattavaksi
• ✓Pidemmät generoinnit ilman laadun romahdusta
• ○Kustannukset ovat aluksi korkeammat kuin ruutujen ennustamisessa
• ○Luovan kontrollin mekanismit kehittyvät vielä

Jos tuotat AI-videota tänään, maailmamallit eivät ole jotain, mitä sinun tarvitsee ottaa käyttöön heti. Mutta ne ovat jotain seurattavaa. Vertailu Sora 2:n, Runwayn ja Veo 3:n välillä, jonka julkaisimme aiemmin tänä vuonna, tarvitsee päivittämistä, kun maailmamallien kyvyt otetaan käyttöön näillä alustoilla.

Käytännön käyttöön juuri nyt erot merkitsevät tietyissä käyttötapauksissa:

• Tuotevisualisointi: Maailmamallit loistavat täällä. Tarkka fysiikka objekteille, jotka ovat vuorovaikutuksessa toistensa kanssa.
• Abstrakti taide: Ruutujen ennustaminen saattaa itse asiassa olla parempi. Haluat odottamattomia visuaalisia tuloksia, et simuloitua todellisuutta.
• Hahmoanimaatio: Maailmamallit plus identiteettiä säilyttävät tekniikat voisivat vihdoin ratkaista johdonmukaisuusongelman.

Suurempi kuva

Maailmamallit edustavat AI-videon aikuistumista. Ruutujen ennustaminen riitti lyhyiden klippien generointiin, visuaalisiin uutuuksiin, konseptin todistuksiin. Maailman simulointi on se, mitä tarvitset oikeaan tuotantotyöhön, jossa sisällön on oltava johdonmukaista, fyysisesti uskottavaa ja laajennettavaa.

Se, että Runway voittaa Googlen ja OpenAI:n vertailuissa 100 hengen tiimillä, kertoo meille jotain tärkeää: oikea arkkitehtoninen lähestymistapa merkitsee enemmän kuin resurssit. Maailmamallit saattavat olla se lähestymistapa. Jos Runwayn panos kannattaa, he ovat määritelleet seuraavan sukupolven video-AI:n.

Ja jos fysiikkasimuloinneista tulee riittävän hyviä? Emme enää pelkästään generoi videota. Rakennamme virtuaalisia maailmoja, yksi simulointi kerrallaan.