World Models: Sempadan Baharu dalam Penjanaan Video AI

Daripada Bingkai kepada Dunia

Model penjanaan video tradisional berfungsi seperti artis buku flip yang canggih. Mereka meramal rupa bingkai seterusnya berdasarkan bingkai-bingkai sebelumnya, dipandu oleh prompt teks anda. Ia berfungsi, tetapi ia mempunyai batasan asas.

World models mengambil pendekatan yang berbeza. Daripada bertanya "bagaimana rupa bingkai seterusnya?", mereka bertanya "bagaimana persekitaran ini berkelakuan?" Perbezaan ini kedengaran halus, tetapi ia mengubah segalanya.

Apabila anda memberitahu peramal bingkai untuk menjana bola bergolek menuruni bukit, ia menganggarkan rupa yang mungkin berdasarkan data latihan. Apabila anda memberitahu world model perkara yang sama, ia mensimulasikan fizik: graviti memecut bola, geseran dengan rumput memperlahankannya, momentum membawanya naik ke cerun bertentangan.

Apa yang GWM-1 Runway Sebenarnya Lakukan

Runway melancarkan GWM-1 (General World Model 1) pada Disember 2025, dan ia mewakili langkah awam pertama mereka ke dalam simulasi dunia. Model ini mencipta apa yang mereka panggil "persekitaran simulasi dinamik", sistem yang memahami bukan sahaja bagaimana perkara kelihatan tetapi bagaimana ia berkembang dari masa ke masa.

Masa pelancaran adalah penting. Pelancaran ini datang bersama Gen-4.5 mencapai #1 di Video Arena, menolak OpenAI Sora 2 ke tempat ke-4. Ini bukan pencapaian yang tidak berkaitan. Peningkatan Gen-4.5 dalam ketepatan fizikal, di mana objek bergerak dengan berat, momentum, dan daya yang realistik, mungkin berpunca daripada penyelidikan world model yang memaklumkan seni binanya.

Mengapa Ini Mengubah Segalanya

1. Fizik yang Benar-Benar Berfungsi

Model video semasa bergelut dengan fizik kerana mereka hanya pernah melihat fizik, tidak pernah mengalaminya. Mereka tahu objek yang jatuh akan turun, tetapi mereka menganggarkan trajektori dan bukannya mengiranya. World models membalikkan hubungan ini.

Inilah sebabnya simulasi fizik Sora 2 mengagumkan orang ramai: OpenAI melabur banyak dalam pemahaman fizikal. World models memformalkan pendekatan ini.

2. Koherensi Temporal Tanpa Muslihat

Titik kesakitan terbesar dalam video AI adalah konsistensi dari masa ke masa. Watak-watak berubah penampilan, objek berpindah secara tiba-tiba, persekitaran beralih secara rawak. Kami telah meneroka bagaimana model sedang belajar untuk mengingati wajah melalui inovasi seni bina seperti perhatian merentas bingkai.

World models menawarkan penyelesaian yang lebih elegan: jika simulasi menjejaki entiti sebagai objek berterusan dalam ruang maya, mereka tidak boleh berubah atau hilang secara rawak. Bola wujud dalam dunia yang disimulasikan. Ia mempunyai sifat-sifat (saiz, warna, kedudukan, halaju) yang berterusan sehingga sesuatu dalam simulasi mengubahnya.

3. Video Lebih Panjang Menjadi Mungkin

Model semasa merosot dari masa ke masa. Diffusion dua hala CraftStory menolak ke arah video 5 minit dengan membiarkan bingkai kemudian mempengaruhi bingkai awal. World models mendekati masalah yang sama secara berbeza: jika simulasi stabil, anda boleh menjalankannya selama yang anda mahu.

Kelemahannya (Sentiasa Ada Kelemahan)

World models kedengaran seperti penyelesaian kepada setiap masalah penjanaan video. Mereka bukan, sekurang-kurangnya belum lagi.

Kos Pengiraan

Mensimulasikan dunia adalah mahal. Ramalan bingkai boleh berjalan pada GPU pengguna terima kasih kepada kerja daripada projek seperti LTX-2. Simulasi dunia memerlukan penyelenggaraan keadaan, penjejakan objek, menjalankan pengiraan fizik. Ini menaikkan keperluan perkakasan dengan ketara.

Mempelajari Peraturan Dunia Adalah Sukar

Mengajar model bagaimana perkara kelihatan adalah mudah: tunjukkan ia berjuta-juta contoh. Mengajar model bagaimana dunia berfungsi adalah lebih kabur. Fizik boleh dipelajari daripada data video, tetapi hanya pada tahap tertentu. Model melihat bahawa objek yang dijatuhkan jatuh, tetapi ia tidak dapat memperoleh pemalar graviti daripada menonton rakaman.

Persoalan Kawalan Kreatif

Jika model mensimulasikan fizik, siapa yang memutuskan fizik apa? Kadang-kadang anda mahukan graviti yang realistik. Kadang-kadang anda mahu watak anda terapung. World models memerlukan mekanisme untuk mengatasi simulasi mereka apabila pencipta mahukan hasil yang tidak realistik.

Ke Mana Industri Menuju

Runway tidak bersendirian dalam arah ini. Kertas seni bina di sebalik diffusion transformers telah memberikan petunjuk tentang peralihan ini selama berbulan-bulan. Persoalannya sentiasa bila, bukan jika.

Minat perusahaan adalah memberitahu. Runway memberikan akses awal kepada Ubisoft, Disney telah melabur satu bilion dolar dengan OpenAI untuk integrasi Sora. Ini bukan syarikat yang berminat untuk menjana klip media sosial pantas. Mereka mahukan AI yang boleh mensimulasikan persekitaran permainan, menjana watak animasi yang konsisten, menghasilkan kandungan yang tahan terhadap penelitian profesional.

Apa Maksudnya untuk Pencipta

• ✓Konsistensi video akan bertambah baik secara dramatik
• ✓Kandungan berat fizik menjadi berdaya maju
• ✓Penjanaan lebih panjang tanpa keruntuhan kualiti
• ○Kos pada mulanya akan lebih tinggi daripada ramalan bingkai
• ○Mekanisme kawalan kreatif masih berkembang

Jika anda menghasilkan video AI hari ini, world models bukan sesuatu yang anda perlu terima pakai dengan segera. Tetapi ia adalah sesuatu untuk diperhatikan. Perbandingan antara Sora 2, Runway, dan Veo 3 yang kami terbitkan awal tahun ini akan memerlukan kemas kini apabila keupayaan world model dilancarkan merentasi platform ini.

Untuk kegunaan praktikal sekarang, perbezaan penting untuk kes penggunaan tertentu:

• Visualisasi produk: World models akan cemerlang di sini. Fizik yang tepat untuk objek berinteraksi antara satu sama lain.
• Seni abstrak: Ramalan bingkai mungkin sebenarnya lebih disukai. Anda mahukan output visual yang tidak dijangka, bukan realiti yang disimulasikan.
• Animasi watak: World models ditambah teknik pemeliharaan identiti akhirnya boleh menyelesaikan masalah konsistensi.

Gambaran Besar

World models mewakili video AI yang semakin matang. Ramalan bingkai mencukupi untuk menjana klip pendek, kebaharuan visual, demonstrasi bukti konsep. Simulasi dunia adalah apa yang anda perlukan untuk kerja pengeluaran sebenar, di mana kandungan mesti konsisten, munasabah secara fizikal, dan boleh dikembangkan.

Runway mengalahkan Google dan OpenAI pada penanda aras dengan pasukan 100 orang memberitahu kita sesuatu yang penting: pendekatan seni bina yang betul lebih penting daripada sumber. World models mungkin pendekatan itu. Jika pertaruhan Runway membuahkan hasil, mereka akan mentakrifkan generasi seterusnya video AI.

Dan jika simulasi fizik menjadi cukup baik? Kami bukan sahaja menjana video lagi. Kami sedang membina dunia maya, satu simulasi pada satu masa.