Модели мира: следующий рубеж в генерации видео с помощью ИИ

От кадров к мирам

Традиционные модели генерации видео работают как искушённые художники-мультипликаторы. Они предсказывают, как должен выглядеть следующий кадр на основе предыдущих, руководствуясь текстовым запросом. Это работает, но имеет фундаментальные ограничения.

Модели мира используют другой подход. Вместо вопроса "как должен выглядеть следующий кадр?" они задают вопрос "как ведёт себя эта среда?" Различие звучит тонко, но меняет всё.

Когда вы говорите предсказателю кадров сгенерировать мяч, катящийся с горы, он приблизительно показывает, как это может выглядеть на основе обучающих данных. Когда вы говорите то же самое модели мира, она симулирует физику: гравитация ускоряет мяч, трение о траву замедляет его, инерция несёт его вверх по противоположному склону.

Что на самом деле делает Runway GWM-1

Runway выпустили GWM-1 (General World Model 1) в декабре 2025 года, и это их первый публичный шаг в симуляцию мира. Модель создаёт то, что они называют "динамическими симуляционными средами" — системами, понимающими не просто как вещи выглядят, но как они эволюционируют во времени.

Время имеет значение. Этот релиз вышел вместе с тем, как Gen-4.5 занял #1 в Video Arena, сдвинув OpenAI Sora 2 на 4-е место. Эти достижения связаны. Улучшения Gen-4.5 в физической точности, где объекты двигаются с реалистичным весом, инерцией и силой, вероятно, исходят из исследований моделей мира, повлиявших на архитектуру.

Почему это меняет всё

1. Физика, которая действительно работает

Современные видеомодели борются с физикой, потому что они только видели физику, но никогда не испытывали её. Они знают, что упавший объект падает, но приблизительно вычисляют траекторию, а не рассчитывают её. Модели мира переворачивают это соотношение.

Вот почему физические симуляции Sora 2 впечатлили людей: OpenAI серьёзно вложились в понимание физики. Модели мира формализуют этот подход.

2. Временная согласованность без трюков

Самая болезненная точка в AI-видео — согласованность во времени. Персонажи меняют внешность, объекты телепортируются, среды случайно изменяются. Мы изучали как модели учатся запоминать лица через архитектурные инновации вроде внимания между кадрами.

Модели мира предлагают более элегантное решение: если симуляция отслеживает сущности как постоянные объекты в виртуальном пространстве, они не могут случайно измениться или исчезнуть. Мяч существует в симулированном мире. У него есть свойства (размер, цвет, позиция, скорость), которые сохраняются, пока что-то в симуляции их не изменит.

3. Более длинные видео становятся возможны

Современные модели деградируют со временем. Двунаправленная диффузия CraftStory продвигается к 5-минутным видео, позволяя поздним кадрам влиять на ранние. Модели мира подходят к той же проблеме иначе: если симуляция стабильна, вы можете запускать её столько, сколько хотите.

Подвох (он всегда есть)

Модели мира звучат как решение всех проблем генерации видео. Но нет, по крайней мере пока нет.

Вычислительная стоимость

Симулировать мир дорого. Предсказание кадров может работать на потребительских GPU благодаря работе проектов вроде LTX-2. Симуляция мира требует поддержания состояния, отслеживания объектов, расчётов физики. Это значительно повышает требования к железу.

Выучить правила мира сложно

Научить модель тому, как вещи выглядят, просто: показать миллионы примеров. Научить модель тому, как мир работает, мутнее. Физику можно выучить из видеоданных, но только до определённой степени. Модель видит, что упавшие объекты падают, но не может вывести гравитационные константы из просмотра кадров.

Вопросы творческого контроля

Если модель симулирует физику, кто решает какую физику? Иногда вы хотите реалистичную гравитацию. Иногда вы хотите, чтобы персонажи летали. Моделям мира нужны механизмы для переопределения симуляций, когда создатели хотят нереалистичных результатов.

Куда движется индустрия

Runway не одиноки в этом направлении. Архитектурные статьи за диффузионными трансформерами намекали на этот сдвиг месяцами. Вопрос всегда был когда, а не если.

Корпоративный интерес показателен. Runway дали ранний доступ Ubisoft, Disney вложили миллиард долларов с OpenAI для интеграции Sora. Это не компании, заинтересованные в генерации быстрых клипов для соцсетей. Им нужен ИИ, способный симулировать игровые среды, генерировать согласованных анимированных персонажей, производить контент, выдерживающий профессиональную проверку.

Что это значит для создателей

• ✓Согласованность видео драматически улучшится
• ✓Контент с физикой станет жизнеспособным
• ✓Более длинная генерация без деградации качества
• ○Стоимость изначально будет выше предсказания кадров
• ○Механизмы творческого контроля всё ещё развиваются

Если вы производите AI-видео сегодня, модели мира — не то, что вам нужно внедрять немедленно. Но за этим стоит следить. Сравнение между Sora 2, Runway и Veo 3, которое мы опубликовали ранее в этом году, потребует обновления по мере выкатывания возможностей моделей мира на этих платформах.

Для практического использования прямо сейчас различия важны для конкретных случаев:

• Визуализация продукта: Модели мира будут преуспевать здесь. Точная физика для объектов, взаимодействующих друг с другом.
• Абстрактное искусство: Предсказание кадров может быть предпочтительнее. Вы хотите неожиданных визуальных результатов, а не симулированной реальности.
• Анимация персонажей: Модели мира плюс техники сохранения идентичности могли бы наконец решить проблему согласованности.

Общая картина

Модели мира представляют взросление AI-видео. Предсказания кадров было достаточно для генерации коротких клипов, визуальных новинок, демонстраций концепций. Симуляция мира — это то, что нужно для настоящей производственной работы, где контент должен быть согласованным, физически правдоподобным и расширяемым.

То, что Runway обошли Google и OpenAI в бенчмарках со 100-людской командой, говорит нам кое-что важное: правильный архитектурный подход важнее ресурсов. Модели мира могут быть этим подходом. Если ставка Runway окупится, они определят следующее поколение видео-ИИ.

А если физические симуляции станут достаточно хороши? Мы больше не просто генерируем видео. Мы строим виртуальные миры, одну симуляцию за раз.