Dünya Modelleri: Yapay Zeka Video Üretiminde Yeni Sınır

Yıllarca yapay zeka video üretimi, pikselleri kare kare tahmin etmek anlamına geliyordu. Şimdi sektör çok daha iddialı bir şeye yöneliyor: tüm dünyaları simüle etmek. Runway'in GWM-1'i yayınlaması bu değişimin başlangıcını işaret ediyor ve sonuçları derin.

Karelerden Dünyalara

Geleneksel video üretim modelleri, sofistike flipbook sanatçıları gibi çalışır. Önceki karelere dayanarak ve metin komutunuza göre yönlendirilerek bir sonraki karenin nasıl görünmesi gerektiğini tahmin ederler. İşe yarıyor, ancak temel sınırlamaları var.

💡

Bir kare tahmincisi ateşin nasıl göründüğünü bilir. Bir dünya modeli ateşin ne yaptığını bilir: yayılır, yakıtı tüketir, dans eden gölgeler atar ve üstündeki havayı çarpıtan ısı yayar.

Dünya modelleri farklı bir yaklaşım benimser. "Bir sonraki kare nasıl görünmeli?" diye sormak yerine "bu ortam nasıl davranır?" diye sorarlar. Fark ince görünüyor, ancak her şeyi değiştiriyor.

Bir kare tahmincisine bir tepeyi aşağı yuvarlanan top üretmesini söylediğinizde, eğitim verilerine dayanarak bunun nasıl görünebileceğini tahmin eder. Bir dünya modeline aynı şeyi söylediğinizde, fiziği simüle eder: yerçekimi topu hızlandırır, çimenle sürtünme onu yavaşlatır, momentum onu karşı yamaca taşır.

Runway'in GWM-1'i Gerçekte Ne Yapıyor

Runway, Aralık 2025'te GWM-1'i (Genel Dünya Modeli 1) yayınladı ve bu, dünya simülasyonuna doğru ilk kamuya açık adımlarını temsil ediyor. Model, "dinamik simülasyon ortamları" dedikleri şeyleri yaratıyor, yalnızca şeylerin nasıl göründüğünü değil, zaman içinde nasıl evrimleştiğini anlayan sistemler.

1,247

Elo Puanı (Gen-4.5)

Video Arena Sıralaması

100

Runway Ekip Büyüklüğü

Zamanlama önemli. Bu yayın, Gen-4.5'in Video Arena'da 1 numaraya yükselmesiyle birlikte geldi ve OpenAI Sora 2'yi 4. sıraya düşürdü. Bunlar ilgisiz başarılar değil. Gen-4.5'in nesnelerin gerçekçi ağırlık, momentum ve güçle hareket ettiği fiziksel doğruluk konusundaki iyileştirmeleri, muhtemelen mimarisini bilgilendiren dünya modeli araştırmasından kaynaklanıyor.

🌍

Kare Tahmini vs Dünya Simülasyonu

Kare tahmini: "Çimende bir top" → eğitim verisinden desen eşleştirme. Dünya simülasyonu: "Çimende bir top" → fizik motoru yörüngeyi, sürtünmeyi, zıplamayı belirler.

Bu Neden Her Şeyi Değiştiriyor

1. Gerçekten İşleyen Fizik

Mevcut video modelleri fizikle mücadele ediyor çünkü yalnızca fiziği görmüşler, asla deneyimlememiş. Düşen bir cismin düştüğünü biliyorlar ama yörüngeyi hesaplamak yerine tahmin ediyorlar. Dünya modelleri bu ilişkiyi tersine çeviriyor.

✗Kare Tahmini

Görsel desenlerden fiziği tahmin eder. Bir bilardo topu başka bir topun içinden geçebilir çünkü model katı cisim çarpışmasını hiç öğrenmemiştir.

✓Dünya Simülasyonu

Fizik kurallarını simüle eder. Çarpışma algılama, momentum transferi ve sürtünme tahmin edilmez, hesaplanır.

Bu yüzden Sora 2'nin fizik simülasyonları insanları etkiledi: OpenAI fiziksel anlayışa büyük yatırım yaptı. Dünya modelleri bu yaklaşımı resmileştiriyor.

2. Hileler Olmadan Zamansal Tutarlılık

Yapay zeka videosundaki en büyük sorun, zaman içinde tutarlılık oldu. Karakterlerin görünümü değişiyor, nesneler ışınlanıyor, ortamlar rastgele kayıyor. Modellerin yüzleri nasıl hatırlamayı öğrendiğini kareler arası dikkat gibi mimari yeniliklerle keşfettik.

Dünya modelleri daha zarif bir çözüm sunuyor: simülasyon varlıkları sanal bir uzayda kalıcı nesneler olarak takip ediyorsa, rastgele değişemez veya kaybolamazlar. Top simüle edilen dünyada var. Simülasyonda bir şey değiştirene kadar devam eden özelliklere (boyut, renk, konum, hız) sahip.

3. Daha Uzun Videolar Mümkün Oluyor

Mevcut modeller zamanla bozuluyor. CraftStory'nin çift yönlü difüzyonu, sonraki karelerin önceki kareleri etkilemesine izin vererek 5 dakikalık videolara doğru ilerliyor. Dünya modelleri aynı soruna farklı yaklaşıyor: simülasyon kararlıysa, istediğiniz kadar çalıştırabilirsiniz.

2024

Saniyeler

Standart yapay zeka videosu: kalite çöküşünden önce 4-8 saniye

2025 Başları

Dakikalar

Özel teknikler 1-5 dakikalık videoları mümkün kılıyor

2025 Sonları

Sınırsız?

Dünya modelleri süreyi mimariden ayırıyor

Sorun (Her Zaman Bir Sorun Vardır)

Dünya modelleri her video üretim probleminin çözümü gibi görünüyor. Değiller, en azından henüz değil.

⚠️

Gerçeklik kontrolü: Mevcut dünya modelleri stilize fizik simüle ediyor, doğru fizik değil. Düşen şeylerin düştüğünü anlıyorlar, hareket denklemlerinin tam karşılığını değil.

Hesaplama Maliyeti

Bir dünyayı simüle etmek pahalı. Kare tahmini, LTX-2 gibi projelerden gelen çalışmalar sayesinde tüketici GPU'larında çalışabilir. Dünya simülasyonu durum korumayı, nesneleri takip etmeyi, fizik hesaplamaları yapmayı gerektirir. Bu, donanım gereksinimlerini önemli ölçüde artırır.

Dünya Kurallarını Öğrenmek Zor

Bir modele şeylerin nasıl göründüğünü öğretmek basittir: ona milyonlarca örnek gösterin. Bir modele dünyanın nasıl çalıştığını öğretmek daha belirsiz. Fizik video verisinden öğrenilebilir, ancak yalnızca belirli bir dereceye kadar. Model düşen nesnelerin düştüğünü görür, ancak görüntü izleyerek yerçekimi sabitlerini türetemez.

Hibrit gelecek: Çoğu araştırmacı, dünya modellerinin öğrenilen fizik tahminlerini açık simülasyon kurallarıyla birleştirerek her iki yaklaşımın da en iyisini elde edeceğini bekliyor.

Yaratıcı Kontrol Soruları

Model fiziği simüle ediyorsa, hangi fiziğe kim karar veriyor? Bazen gerçekçi yerçekimi istersiniz. Bazen karakterlerinizin uçmasını istersiniz. Dünya modelleri, yaratıcılar gerçekçi olmayan sonuçlar istediğinde simülasyonlarını geçersiz kılmak için mekanizmalara ihtiyaç duyar.

Sektör Nereye Gidiyor

Runway bu yönde yalnız değil. Difüzyon transformatörleri ardındaki mimari makaleler aylardır bu değişimi ima ediyordu. Soru her zaman ne zaman oldu, eğer değil.

Zaten Gerçekleşiyor

Runway GWM-1 yayınlandı
Gen-4.5 fizik destekli üretim gösteriyor
Araştırma makaleleri çoğalıyor
Kurumsal erken erişim programları

Yakında Gelecek

Açık kaynak dünya modeli uygulamaları
Hibrit kare/dünya mimarileri
Özel dünya modelleri (fizik, biyoloji, hava durumu)
Gerçek zamanlı dünya simülasyonu

Kurumsal ilgi anlamlı. Runway, Ubisoft'a erken erişim verdi, Disney OpenAI ile Sora entegrasyonu için bir milyar dolar yatırım yaptı. Bunlar hızlı sosyal medya klipleri üretmekle ilgilenen şirketler değil. Oyun ortamlarını simüle edebilen, tutarlı animasyonlu karakterler üreten, profesyonel incelemeye dayanabilecek içerik üreten yapay zeka istiyorlar.

Bu Yaratıcılar İçin Ne Anlama Geliyor

✓Video tutarlılığı önemli ölçüde iyileşecek
✓Fizik ağırlıklı içerik uygulanabilir hale gelecek
✓Kalite çöküşü olmadan daha uzun üretimler
○Başlangıçta maliyetler kare tahmininden daha yüksek olacak
○Yaratıcı kontrol mekanizmaları hala gelişiyor

Bugün yapay zeka videosu üretiyorsanız, dünya modelleri hemen benimsemeniz gereken bir şey değil. Ancak izlemeniz gereken bir şey. Bu yılın başlarında yayınladığımız Sora 2, Runway ve Veo 3 karşılaştırması, dünya modeli yetenekleri bu platformlara yayıldıkça güncellenmesi gerekecek.

Şu anda pratik kullanım için, farklar belirli kullanım durumları için önemli:

Ürün görselleştirme: Dünya modelleri burada üstün olacak. Birbirleriyle etkileşime giren nesneler için doğru fizik.
Soyut sanat: Kare tahmini aslında tercih edilebilir. Beklenmedik görsel çıktılar istersiniz, simüle edilmiş gerçeklik değil.
Karakter animasyonu: Dünya modelleri artı kimlik koruyucu teknikler sonunda tutarlılık sorununu çözebilir.

Büyük Resim

Dünya modelleri, yapay zeka videosunun olgunlaşmasını temsil ediyor. Kare tahmini kısa klipler, görsel yenilikler, kavram kanıtı gösterileri üretmek için yeterliydi. Dünya simülasyonu, içeriğin tutarlı, fiziksel olarak makul ve genişletilebilir olması gereken gerçek üretim çalışması için ihtiyacınız olan şey.

💡

Perspektifi koruyun: GWM-1 aşamasındayız, dünya simülasyonu için GPT-1'in eşdeğerinde. Bu ile GWM-4 arasındaki fark, GPT-1 ile GPT-4 arasındaki farkın dil yapay zekasını dönüştürmesi gibi muazzam olacak.

Runway'in 100 kişilik bir ekiple Google ve OpenAI'yı kıyaslamalarda yenmesi bize önemli bir şey söylüyor: doğru mimari yaklaşım kaynaklardan daha önemli. Dünya modelleri o yaklaşım olabilir. Runway'in bahsi ödül verirse, video yapay zekasının bir sonraki neslini tanımlamış olacaklar.

Ve fizik simülasyonları yeterince iyi olursa? Artık sadece video üretmiyoruz. Bir seferde bir simülasyonla sanal dünyalar inşa ediyoruz.

💡

İlgili okuma: Bu değişimi mümkün kılan teknik temeller hakkında daha fazla bilgi için difüzyon transformatörleri üzerine derin dalışımıza bakın. Mevcut araç karşılaştırmaları için Sora 2 vs Runway vs Veo 3 sayfasını kontrol edin.