Моделі світу: наступний рубіж у генерації відео за допомогою ШІ

Роками генерація відео за допомогою ШІ означала передбачення пікселів кадр за кадром. Тепер індустрія повертається до чогось значно амбітнішого: до симуляції цілих світів. Реліз Runway GWM-1 знаменує початок цього зсуву, і наслідки серйозні.

Від кадрів до світів

Традиційні моделі генерації відео працюють як досвідчені художники-мультиплікатори. Вони передбачають, як має виглядати наступний кадр на основі попередніх, керуючись текстовим запитом. Це працює, але має фундаментальні обмеження.

💡

Передбачувач кадрів знає, як вогонь виглядає. Модель світу знає, що вогонь робить: він поширюється, поглинає паливо, відкидає танцюючі тіні та випускає жар, що викривлює повітря над собою.

Моделі світу використовують інший підхід. Замість питання "як має виглядати наступний кадр?" вони ставлять питання "як поводиться це середовище?" Різниця звучить тонко, але змінює все.

Коли ви кажете передбачувачу кадрів згенерувати м'яч, що котиться з гори, він приблизно показує, як це може виглядати на основі навчальних даних. Коли ви кажете те саме моделі світу, вона симулює фізику: гравітація прискорює м'яч, тертя об траву сповільнює його, інерція несе його вгору по протилежному схилу.

Що насправді робить Runway GWM-1

Runway випустили GWM-1 (General World Model 1) у грудні 2025 року, і це їхній перший публічний крок у симуляцію світу. Модель створює те, що вони називають "динамічними симуляційними середовищами" — системами, що розуміють не просто як речі виглядають, а як вони еволюціонують у часі.

1,247

Elo рейтинг (Gen-4.5)

Місце в Video Arena

100

Розмір команди Runway

Час має значення. Цей реліз вийшов разом з тим, як Gen-4.5 зайняв #1 в Video Arena, зсунувши OpenAI Sora 2 на 4-е місце. Ці досягнення пов'язані. Поліпшення Gen-4.5 у фізичній точності, де об'єкти рухаються з реалістичною вагою, інерцією та силою, ймовірно, походять з досліджень моделей світу, що вплинули на архітектуру.

🌍

Передбачення кадрів проти симуляції світу

Передбачення кадрів: "М'яч на траві" → зіставлення з патернами з навчальних даних. Симуляція світу: "М'яч на траві" → фізичний рушій визначає траєкторію, тертя, відскік.

Чому це змінює все

1. Фізика, яка справді працює

Сучасні відеомоделі борються з фізикою, тому що вони тільки бачили фізику, але ніколи не випробували її. Вони знають, що впалий об'єкт падає, але приблизно обчислюють траєкторію, а не розраховують її. Моделі світу перевертають це співвідношення.

✗Передбачення кадрів

Приблизно обчислює фізику з візуальних патернів. Більярдна куля може прокотитися крізь іншу кулю, бо модель не вивчила зіткнення твердих тіл.

✓Симуляція світу

Симулює правила фізики. Визначення зіткнення, передача імпульсу та тертя розраховуються, а не вгадуються.

Ось чому фізичні симуляції Sora 2 вразили людей: OpenAI серйозно інвестували в розуміння фізики. Моделі світу формалізують цей підхід.

2. Часова узгодженість без трюків

Найболючіша точка в AI-відео — узгодженість у часі. Персонажі змінюють зовнішність, об'єкти телепортуються, середовища випадково змінюються. Ми вивчали як моделі вчаться запам'ятовувати обличчя через архітектурні інновації на кшталт уваги між кадрами.

Моделі світу пропонують більш елегантне рішення: якщо симуляція відстежує сутності як постійні об'єкти у віртуальному просторі, вони не можуть випадково змінитися або зникнути. М'яч існує в симульованому світі. У нього є властивості (розмір, колір, позиція, швидкість), які зберігаються, поки щось у симуляції їх не змінить.

3. Довші відео стають можливими

Сучасні моделі деградують з часом. Двонаправлена дифузія CraftStory просувається до 5-хвилинних відео, дозволяючи пізнім кадрам впливати на ранні. Моделі світу підходять до тієї ж проблеми інакше: якщо симуляція стабільна, ви можете запускати її скільки завгодно.

2024

Секунди

Стандартне AI-відео: 4-8 секунд до деградації якості

Початок 2025

Хвилини

Спеціалізовані техніки дозволяють відео 1-5 хвилин

Кінець 2025

Без обмежень?

Моделі світу відв'язують тривалість від архітектури

Підступ (він завжди є)

Моделі світу звучать як рішення всіх проблем генерації відео. Але ні, принаймні поки ні.

⚠️

Перевірка реальністю: Поточні моделі світу симулюють стилізовану фізику, а не точну. Вони розуміють, що впалі речі падають, але не точні рівняння руху.

Обчислювальна вартість

Симулювати світ дорого. Передбачення кадрів може працювати на споживчих GPU завдяки роботі проектів на кшталт LTX-2. Симуляція світу вимагає підтримання стану, відстеження об'єктів, розрахунків фізики. Це значно підвищує вимоги до заліза.

Вивчити правила світу складно

Навчити модель тому, як речі виглядають, просто: показати мільйони прикладів. Навчити модель тому, як світ працює, туманніше. Фізику можна вивчити з відеоданих, але тільки до певної міри. Модель бачить, що впалі об'єкти падають, але не може вивести гравітаційні константи з перегляду кадрів.

Гібридне майбутнє: Більшість дослідників очікують, що моделі світу об'єднають вивчені фізичні наближення з явними правилами симуляції, отримуючи краще від обох підходів.

Питання творчого контролю

Якщо модель симулює фізику, хто вирішує яку фізику? Іноді ви хочете реалістичну гравітацію. Іноді ви хочете, щоб персонажі літали. Моделям світу потрібні механізми для перевизначення симуляцій, коли творці хочуть нереалістичних результатів.

Куди рухається індустрія

Runway не самотні в цьому напрямку. Архітектурні статті за дифузійними трансформерами натякали на цей зсув місяцями. Питання завжди було коли, а не чи.

Вже відбувається

Runway GWM-1 випущений
Gen-4.5 показує генерацію на основі фізики
Дослідницькі статті множаться
Програми раннього доступу для компаній

Незабаром

Відкриті реалізації моделей світу
Гібридні кадрові/світові архітектури
Спеціалізовані моделі світу (фізика, біологія, погода)
Симуляція світу в реальному часі

Корпоративний інтерес показовий. Runway дали ранній доступ Ubisoft, Disney інвестували мільярд доларів з OpenAI для інтеграції Sora. Це не компанії, зацікавлені в генерації швидких кліпів для соцмереж. Їм потрібен ШІ, здатний симулювати ігрові середовища, генерувати узгоджених анімованих персонажів, виробляти контент, що витримує професійну перевірку.

Що це означає для творців

✓Узгодженість відео драматично покращиться
✓Контент з фізикою стане життєздатним
✓Довша генерація без деградації якості
○Вартість спочатку буде вищою за передбачення кадрів
○Механізми творчого контролю все ще розвиваються

Якщо ви виробляєте AI-відео сьогодні, моделі світу — не те, що вам потрібно впроваджувати негайно. Але за цим варто стежити. Порівняння між Sora 2, Runway та Veo 3, яке ми опублікували раніше цього року, вимагатиме оновлення в міру викочування можливостей моделей світу на цих платформах.

Для практичного використання прямо зараз відмінності важливі для конкретних випадків:

Візуалізація продукту: Моделі світу будуть переважати тут. Точна фізика для об'єктів, що взаємодіють один з одним.
Абстрактне мистецтво: Передбачення кадрів може бути кращим. Ви хочете несподіваних візуальних результатів, а не симульованої реальності.
Анімація персонажів: Моделі світу плюс техніки збереження ідентичності могли б нарешті вирішити проблему узгодженості.

Загальна картина

Моделі світу представляють дорослішання AI-відео. Передбачення кадрів було достатньо для генерації коротких кліпів, візуальних новинок, демонстрацій концепцій. Симуляція світу — це те, що потрібно для справжньої виробничої роботи, де контент має бути узгодженим, фізично правдоподібним та розширюваним.

💡

Зберігайте перспективу: Ми на стадії GWM-1, еквівалент GPT-1 для симуляції світу. Розрив між цим та GWM-4 буде величезним, як розрив між GPT-1 та GPT-4 трансформував мовний ШІ.

Те, що Runway обійшли Google та OpenAI в бенчмарках зі 100-людською командою, каже нам щось важливе: правильний архітектурний підхід важливіший за ресурси. Моделі світу можуть бути цим підходом. Якщо ставка Runway окупиться, вони визначать наступне покоління відео-ШІ.

А якщо фізичні симуляції стануть досить добрими? Ми більше не просто генеруємо відео. Ми будуємо віртуальні світи, одну симуляцію за раз.

💡

Пов'язане читання: Докладніше про технічні основи, що роблять можливим цей зсув, дивіться наш глибокий розбір дифузійних трансформерів. Для поточних порівнянь інструментів, перевірте Sora 2 проти Runway проти Veo 3.