World Models: De Volgende Stap in AI-Videogeneratie

Van Frames naar Werelden

Traditionele videogeneratie-modellen werken als geavanceerde flip-book kunstenaars. Ze voorspellen hoe het volgende frame eruit moet zien op basis van de vorige, gestuurd door je tekstprompt. Het werkt, maar heeft fundamentele beperkingen.

World models pakken het anders aan. In plaats van te vragen "hoe moet het volgende frame eruitzien?", vragen ze "hoe gedraagt deze omgeving zich?" Het verschil klinkt subtiel, maar verandert alles.

Als je een frame-voorspeller vraagt om een bal te genereren die een heuvel afrolt, benadert het hoe dat eruit zou kunnen zien op basis van trainingsdata. Als je hetzelfde aan een world model vraagt, simuleert het de fysica: zwaartekracht versnelt de bal, wrijving met het gras vertraagt hem, momentum draagt hem de tegenoverliggende helling op.

Wat Runway's GWM-1 Eigenlijk Doet

Runway bracht GWM-1 (General World Model 1) uit in december 2025, en het vertegenwoordigt hun eerste publieke stap richting wereldsimulatie. Het model creëert wat ze "dynamische simulatie-omgevingen" noemen - systemen die niet alleen begrijpen hoe dingen eruitzien, maar ook hoe ze evolueren over tijd.

De timing is belangrijk. Deze release kwam tegelijk met Gen-4.5 die #1 bereikte op Video Arena, waardoor OpenAI Sora 2 naar de 4e plaats werd gedrukt. Dit zijn geen losse prestaties. De verbeteringen van Gen-4.5 in fysieke nauwkeurigheid, waar objecten bewegen met realistisch gewicht, momentum en kracht, komen waarschijnlijk voort uit world model-onderzoek dat de architectuur informeert.

Waarom Dit Alles Verandert

1. Fysica Die Echt Werkt

Huidige videomodellen worstelen met fysica omdat ze alleen fysica hebben gezien, nooit ervaren. Ze weten dat een gevallen object valt, maar ze benaderen het traject in plaats van het te berekenen. World models draaien deze relatie om.

Daarom maakten Sora 2's fysica-simulaties indruk op mensen: OpenAI investeerde zwaar in fysiek begrip. World models formaliseren deze aanpak.

2. Temporele Coherentie Zonder Trucjes

Het grootste pijnpunt in AI-video is consistentie over tijd. Personages veranderen van uiterlijk, objecten teleporteren, omgevingen verschuiven willekeurig. We hebben onderzocht hoe modellen leren gezichten te onthouden via architectonische innovaties zoals cross-frame attention.

World models bieden een elegantere oplossing: als de simulatie entiteiten volgt als persistente objecten in een virtuele ruimte, kunnen ze niet willekeurig veranderen of verdwijnen. De bal bestaat in de gesimuleerde wereld. Hij heeft eigenschappen (grootte, kleur, positie, snelheid) die blijven bestaan totdat iets in de simulatie ze verandert.

3. Langere Video's Worden Mogelijk

Huidige modellen degraderen over tijd. CraftStory's bidirectionele diffusie streeft naar 5-minuten video's door latere frames eerdere frames te laten beïnvloeden. World models pakken hetzelfde probleem anders aan: als de simulatie stabiel is, kun je hem zo lang laten draaien als je wilt.

De Keerzijde (Die Er Altijd Is)

World models klinken als de oplossing voor elk videogeneratie-probleem. Dat zijn ze niet, althans nog niet.

Rekenkosten

Een wereld simuleren is duur. Frame-voorspelling kan draaien op consumer GPU's dankzij werk van projecten zoals LTX-2. Wereldsimulatie vereist state-beheer, object-tracking, fysica-berekeningen. Dit duwt hardwarevereisten flink omhoog.

Wereldregels Leren Is Moeilijk

Een model leren hoe dingen eruitzien is eenvoudig: laat het miljoenen voorbeelden zien. Een model leren hoe de wereld werkt is vager. Fysica is leerbaar uit videodata, maar slechts tot op zekere hoogte. Het model ziet dat gevallen objecten vallen, maar kan geen zwaartekrachtconstanten afleiden uit videobeelden.

Creatieve Controlevragen

Als het model fysica simuleert, wie bepaalt dan welke fysica? Soms wil je realistische zwaartekracht. Soms wil je dat je personages zweven. World models hebben mechanismen nodig om hun simulaties te overschrijven wanneer makers onrealistische resultaten willen.

Waar de Sector Naartoe Gaat

Runway staat er niet alleen in. De architectuur-papers achter diffusion transformers hebben al maanden naar deze verschuiving gehint. De vraag was altijd wanneer, niet of.

De enterprise-interesse is veelzeggend. Runway gaf vroege toegang aan Ubisoft, Disney investeerde een miljard dollar met OpenAI voor Sora-integratie. Dit zijn geen bedrijven die geïnteresseerd zijn in snelle social media clips. Ze willen AI die game-omgevingen kan simuleren, consistente geanimeerde personages kan genereren, content kan produceren die professionele controle doorstaat.

Wat Dit Betekent Voor Makers

• ✓Video-consistentie zal dramatisch verbeteren
• ✓Fysica-zware content wordt haalbaar
• ✓Langere generaties zonder kwaliteitsverval
• ○Kosten zullen initieel hoger zijn dan frame-voorspelling
• ○Creatieve controle-mechanismen nog in ontwikkeling

Als je vandaag AI-video produceert, zijn world models niet iets wat je direct moet adopteren. Maar het is wel iets om in de gaten te houden. De vergelijking tussen Sora 2, Runway en Veo 3 die we eerder dit jaar publiceerden, moet geüpdatet worden naarmate world model-capaciteiten uitrollen over deze platforms.

Voor praktisch gebruik nu, doen de verschillen ertoe voor specifieke use cases:

• Productvisualisatie: World models zullen hier uitblinken. Nauwkeurige fysica voor objecten die met elkaar interacteren.
• Abstracte kunst: Frame-voorspelling kan zelfs beter zijn. Je wilt onverwachte visuele output, geen gesimuleerde realiteit.
• Personage-animatie: World models plus identiteit-behoudende technieken kunnen eindelijk het consistentieprobleem oplossen.

Het Grotere Plaatje

World models vertegenwoordigen AI-video die volwassen wordt. Frame-voorspelling was voldoende voor het genereren van korte clips, visuele nieuwigheden, proof-of-concept demonstraties. Wereldsimulatie is wat je nodig hebt voor echt productiewerk, waar content consistent moet zijn, fysisch plausibel en uitbreidbaar.

Dat Runway Google en OpenAI verslaat op benchmarks met een team van 100 personen vertelt ons iets belangrijks: de juiste architectonische aanpak doet er meer toe dan resources. World models kunnen die aanpak zijn. Als Runway's gok uitpakt, hebben ze de volgende generatie video-AI gedefinieerd.

En als de fysica-simulaties goed genoeg worden? Dan genereren we niet alleen meer video. We bouwen virtuele werelden, één simulatie tegelijk.