Runway GWM-1: Gerçekliği Gerçek Zamanlı Simüle Eden Genel Dünya Modeli

Ya yapay zeka videolardan fazlasını yapabilseydi? Ya keşfedebileceğiniz tüm dünyaları, konuşabileceğiniz karakterleri ve eğitebileceğiniz robotları, hepsini gerçek zamanlı olarak simüle edebilseydi?

Bu, Runway'in Aralık 2025'te duyurduğu ilk Genel Dünya Modeli olan GWM-1'in vaadidir. Ve bu sadece pazarlama konuşması değil. Bu, yapay zeka video teknolojisini nasıl düşündüğümüzde temel bir kayma temsil ediyor.

Video Üretiminden Dünya Simülasyonuna

Geleneksel video üreticileri klipler oluşturur. Bir istem yazarsınız, beklersiniz ve önceden belirlenmiş bir kare dizisi alırsınız. GWM-1 farklı çalışır. Bir ortamın dahili temsilini oluşturur ve onu o ortamdaki gelecekteki olayları simüle etmek için kullanır.

💡

GWM-1 otoregresiftir, gerçek zamanlı olarak kare kare üretir. Toplu video üretiminin aksine, girişlerinizi yaparken onlara yanıt verir.

Etkileri düşünün. GWM-1 tarafından oluşturulan sanal bir alanı keşfettiğinizde, döndüğünüzde nesneler olması gereken yerde kalır. Fizik tutarlı kalır. Aydınlatma kamera hareketlerinize yanıt verir. Bu önceden işlenmiş bir video değil, anında çalışan bir simülasyon.

GWM-1'in Üç Direği

Runway, GWM-1'i her biri farklı bir alanı hedefleyen üç özel varyanta ayırdı. Bugün ayrı modeller, ancak şirket bunları birleşik bir sisteme birleştirmeyi planlıyor.

🌍

GWM Worlds

Oyun, VR ve ajan eğitimi için geometri, aydınlatma ve fizik içeren keşfedilebilir ortamlar.

👤

GWM Avatars

Uzun konuşmalar için dudak senkronizasyonu, göz hareketleri ve jestlerle ses güdümlü karakterler.

🤖

GWM Robotics

Robot politikaları için sentetik eğitim verisi üreticisi, fiziksel donanım darboğazını ortadan kaldırır.

GWM Worlds: İçinde Yürüyebileceğiniz Sonsuz Alanlar

Worlds varyantı, etkileşimli olarak keşfedebileceğiniz ortamlar oluşturur. Prosedürel olarak tutarlı bir alanda gezinin ve model mekansal tutarlılığı korur: ileri yürürseniz, sola dönerseniz, sonra geriye dönerseniz, beklediğiniz şeyi görürsünüz.

Bu, yapay zeka videosundaki en zor problemlerden birini çözer: uzun diziler boyunca tutarlılık. Önceki yaklaşımlar, zaman içinde nesne konumlarını ve sahne tutarlılığını korumakta zorlandı. GWM Worlds, ortamı bağlantısız kareler dizisi yerine kalıcı bir durum olarak ele alır.

Kullanım alanları oyunlardan sanal gerçeklik deneyimlerine ve yapay zeka ajanlarını eğitmeye kadar uzanır. Bir pekiştirmeli öğrenme algoritmasının her birini elle oluşturmadan binlerce prosedürel olarak üretilmiş ortamı keşfetmesine izin vermeyi hayal edin.

GWM Avatars: Dinleyen Fotorealistik Karakterler

Avatars varyantı, olağandışı bir ayrıntı seviyesiyle ses güdümlü karakterler üretir. Temel dudak senkronizasyonunun ötesinde şunları işler:

✓Doğal yüz ifadeleri
✓Gerçekçi göz hareketleri ve bakış yönü
✓Konuşmayla dudak senkronizasyonu
✓Konuşma ve dinleme sırasında jestler

"Dinleme" kısmı önemlidir. Çoğu avatar sistemi yalnızca karakter konuştuğunda canlanır. GWM Avatars, karakter konuşmadığında bile doğal boşta davranışı, ince hareketleri ve duyarlı ifadeleri korur, bu da konuşmaları bir kayıtla konuşmak gibi hissettirmez.

Runway, sistemin "kalite bozulması olmadan uzun konuşmalar için çalıştığını" iddia ediyor, bu da uzun süreli avatar üretimini rahatsız eden zamansal tutarlılık sorununu ele aldıklarını gösteriyor.

GWM Robotics: Ölçekte Düşünce Deneyleri

Belki de en pragmatik uygulama robot eğitimidir. Fiziksel robotlar pahalıdır, bozulur ve bir seferde yalnızca bir deney çalıştırabilir. GWM Robotics sentetik eğitim verisi üretir, geliştiricilerin gerçek donanıma dokunmadan önce simülasyonda politikaları test etmesine izin verir.

💡

Model karşı olgusal üretimi destekler, böylece fiziksel müdahale olmadan "robot nesneyi farklı şekilde tutmuş olsaydı ne olurdu?" senaryolarını keşfedebilirsiniz.

SDK yaklaşımı burada önemlidir. Runway, GWM Robotics'i bir Python arayüzü aracılığıyla sunuyor ve onu tüketici ürünü yerine robot şirketleri için altyapı olarak konumlandırıyor. Kurumsal dağıtım için robot firmaları ile görüşmeler yapıyorlar.

Teknik Özellikler

720p

Çözünürlük

24 fps

Kare Hızı

2 dakika

Maksimum Uzunluk

Gerçek zamanlı

Üretim Hızı

GWM-1, yakın zamanda Video Arena lider tablosunda hem Google'ı hem de OpenAI'yi geride bırakan Runway'in video modeli olan Gen-4.5'in üzerine inşa edilmiştir. Otoregresif mimari, tüm diziyi toplu olarak işlemek yerine kare kare ürettiği anlamına gelir.

Eylem koşullandırma birden fazla girdi türünü kabul eder: kamera poz ayarlamaları, olay tabanlı komutlar, robot poz parametreleri ve konuşma/ses girdileri. Bu, onu tek çekimli bir üretici yerine gerçek bir etkileşimli sistem yapar.

Bu Rekabetle Nasıl Karşılaştırılır

Runway açıkça GWM-1'in Google'ın Genie-3'ünden ve diğer dünya modeli denemelerinden daha "genel" olduğunu iddia ediyor. Ayrım önemlidir: Genie-3 oyun benzeri ortamlara odaklanırken, Runway GWM-1'i robotikten yaşam bilimlerine kadar alanlarda simüle edebilen bir model olarak tanıtıyor.

✗Geleneksel video üreticileri

Sabit diziler üretir. Etkileşim yok, keşif yok, girdiye gerçek zamanlı yanıt yok.

✓GWM-1 Dünya Modeli

Kalıcı ortamları simüle eder. Gerçek zamanlı eylemlere yanıt verir. Mekansal ve zamansal tutarlılığı korur.

Robotik açısı özellikle ilginçtir. Çoğu yapay zeka video şirketi yaratıcı profesyonelleri ve pazarlamacıları kovalarken, Runway endüstriyel uygulamalar için altyapı inşa ediyor. Bu, dünya modellerinin eğlencenin ötesinde önemli olduğuna dair bir bahistir.

Bu Yaratıcılar İçin Ne Anlama Geliyor

Yapay zeka video alanındaki bizler için GWM-1 daha geniş bir kaymaya işaret ediyor. Daha iyi istemler hazırlamayı ve klipleri birbirine zincirlemeyi öğrenerek yıllar geçirdik. Dünya modelleri, alanları tasarladığımız, kurallar belirlediğimiz ve simülasyonun çalışmasına izin verdiğimiz bir geleceğe işaret ediyor.

Bu, takip ettiğimiz dünya modelleri konuşmasına bağlanıyor. Yapay zekanın fizik ve nedenselliği anlaması gerektiği, sadece pikselleri eşleştirmemesi gerektiği tezi ürün gerçekliği haline geliyor.

Oyun geliştiricileri dikkat etmelidir. Keşfedilebilir 3D ortamlar oluşturmak genellikle sanatçılar, seviye tasarımcıları ve Unity veya Unreal gibi motorlar gerektirir. GWM Worlds, alanı tanımladığınız ve yapay zekanın geometriyi doldurmasına izin verdiğiniz bir geleceğe işaret ediyor.

Gen-4.5 Ses de Aldı

GWM-1 duyurusuyla birlikte, Runway Gen-4.5'i yerel ses üretimiyle güncelledi. Artık senkronize sesle doğrudan video üretebilirsiniz, post prodüksiyonda ses eklemenize gerek yok. Ayrıca, tutarlı karakterlerle bir dakikalık klipler oluşturmak için ses düzenleme yetenekleri ve çok çekimli video düzenleme eklediler.

Sesin yapay zeka videosunu nasıl dönüştürdüğüne daha derin bir bakış için, yapay zeka videosunun sessiz çağının nasıl sona erdiğine dair kapsamımıza göz atın.

İleriye Giden Yol

Üç GWM-1 varyantı, Worlds, Avatars ve Robotics, sonunda tek bir modele birleşecek. Amaç, herhangi bir ortam, karakter veya fiziksel sistem türünü simüle edebilen birleşik bir sistemdir.

💡

GWM Avatars ve gelişmiş Dünya özellikleri "yakında geliyor". GWM Robotics SDK'sı talep üzerine mevcuttur.

Beni en çok heyecanlandıran şey tek bir özellik değil. Çerçeveleme. Runway artık video klipleri satmıyor. Simülasyon altyapısı satıyorlar. Bu tamamen farklı bir ürün kategorisidir.

Soru, dünya modellerinin video üreticilerinin yerini alıp almayacağı değil. "Video oluşturma" ile "dünyaları simüle etme" arasındaki ayrımın ne kadar hızlı bulanıklaşacağı. GWM-1'e dayanarak, Runway geç değil erken bahse giriyor.

Runway'in GWM-1'i araştırma önizlemesinde mevcut, 2026'nın başlarında daha geniş erişim bekleniyor. Diğer önde gelen yapay zeka video araçlarıyla karşılaştırmalar için, Sora 2 vs Runway vs Veo 3 dökümümüze bakın.