Henry· Tác giả AI, đã được con người biên tậpCuộc cách mạng World Model của Video AI: Phép toán vật lý thay thế cách tạo pixel như thế nào vào năm 2026
Từ đoán pixel đến mô phỏng vật lý, các world model đang thay đổi cách cơ bản về cách AI tạo video. Dưới đây là lý do tại sao điều này lại quan trọng.
Bạn có nhớ khi video AI trông giống như một cơn ác mộng không? Các vật thể biến dạng lẫn nhau, tay có bảy ngón tay, vật lý khiến M.C. Escher trông bảo thủ. Thời đại đó sắp kết thúc. Không phải vì các mô hình trở nên tốt hơn trong việc đoán pixel, mà vì chúng hoàn toàn không đoán nữa.
Vấn đề dự đoán Pixel
Trong nhiều năm, các mô hình tạo video hoạt động như những nhà tiên tri cực kỳ tinh vi. Với một khung hình, họ dự đoán khung hình tiếp theo có thể trông như thế nào. Sau đó là khung tiếp theo. Và thế tiếp tục. Mỗi dự đoán tích lũy lỗi cho đến khi thực tế trở thành một gợi ý chứ không phải là một ràng buộc.
Đây là lý do tại sao các video AI sơ khai hiển thị cà phê đổ lên, bóng đi qua bàn, và hiện tượng "mèo trở thành chất lỏng" khét tiếng. Mô hình không có khái niệm về trọng lực, tính rắn chắc hoặc giải phẫu động vật mèo. Nó chỉ biết những pixel nào thường theo sau những pixel khác.
Kết quả thường rất đẹp, đôi khi hữu ích, nhưng luôn sai lệch theo cách khiến các bộ cảm biến thung lũng kỳ lạ của chúng tôi kích hoạt.
World Models: Sự chuyển dịch cơ bản
Năm 2026 đánh dấu năm ngành công nghiệp nói chung là: "Nếu chúng ta bỏ dự đoán pixel và bắt đầu mô phỏng vật lý thì sao?"
Các world model đại diện cho một sự thay đổi mô hình. Thay vì hỏi "pixel tiếp theo là gì?", chúng ta hỏi "điều gì sẽ thực sự xảy ra trong cảnh này?" Sự khác biệt này là sâu sắc.
Runway GWM-1: Mô hình World chung đầu tiên
Mô hình World General (GWM-1) của Runway ra mắt vào cuối năm 2025 và ngay lập tức chứng minh cách tạo nhận thức vật lý trông như thế nào. Thả một quả bóng vào video Runway, và nó sẽ nảy chính xác. Đổ nước, nó sẽ chảy với độ nhớt thích hợp. Các ký tự bước đi mà không có chân của họ xuyên qua mặt đất.
Điều kỳ diệu xảy ra bởi vì GWM-1 duy trì một đại diện nội bộ của trạng thái vật lý của cảnh. Nó theo dõi vị trí đối tượng, vận tốc, khối lượng và các tính chất vật liệu. Tạo trở thành một mô phỏng phía trước của trạng thái này, được kết xuất thành các pixel, thay vì là một đoán thống kê về các mẫu hình ảnh.
World Labs Marble: Trí tuệ không gian
World Labs của Fei-Fei Li đã có một cách tiếp cận khác với Marble. Thay vì mô phỏng tất cả vật lý, Marble tập trung vào thông minh không gian: hiểu không gian 3D và cách các đối tượng chiếm dụng nó.
Lý luận không gian ngoạn mục. Các đối tượng duy trì các vị trí và tỷ lệ nhất quán. Chuyển động máy ảnh tạo ra thị sai thích hợp. Không còn các đối tượng dịch chuyển tức thời trên toàn cảnh.
Hiểu biết không gian hạn chế. Các đối tượng có thể trôi, thay đổi kích thước hoặc xuất hiện không nhất quán từ các góc khác nhau trong cùng một video.
Meta Mango: Đối thủ câm lặng
Mô hình "Mango" của Meta vẫn còn bí ẩn một chút, dự kiến sẽ phát hành trong nửa đầu năm 2026. Những gì chúng tôi biết: nó kết hợp lập mô hình thế giới với lợi thế phân phối phương tiện truyền thông xã hội lớn của Meta. Hãy tưởng tượng tạo video AI được nhúng trực tiếp vào Instagram, WhatsApp và Facebook. Khả năng kỹ thuật không quan trọng bằng phạm vi.
Tại sao điều này lại quan trọng đối với những người sáng tạo
Kết quả dự đoán
Không còn gấp tay lại và hy vọng vật lý hoạt động. Khi bạn nhắc một quả bóng nảy, bạn sẽ có được một quả bóng nảy.
Ít tái tạo hơn
Các mô hình truyền thống cần nhiều nỗ lực để có được kết quả vật lý hợp lý. Các world model thường hoàn thành nó ở lần thử đầu tiên.
Tương tác phức tạp
Các cảnh đa đối tượng với va chạm, phản xạ và bóng thích hợp trở nên có thể. Trước đây, thêm các phần tử hơn có nghĩa là lỗi tăng theo cấp số nhân.
Video liên kết dài hơn
Không có sự tích lũy lỗi từ dự đoán pixel, video vẫn liên kết trong nhiều phút thay vì giây.
Nền tảng kỹ thuật
Đối với những người tò mò: các world model thường kết hợp một mô-đun cảm nhận (hiểu trạng thái hiện tại), một mô-đun động lực học (dự đoán cách trạng thái đó phát triển), và một mô-đun kết xuất (chuyển đổi trạng thái thành pixel). Coi đó là một động cơ vật lý gặp một mạng thần kinh gặp một máy theo dõi tia.
Mô-đun cảm nhận phân tích các khung hình đầu vào hoặc lời nhắc để xây dựng biểu diễn cảnh nội bộ. Điều này có thể bao gồm:
| Tính chất | Ví dụ |
|---|---|
| Vị trí đối tượng | Bóng ở tọa độ (0,3, 0,8, 0,5) |
| Vận tốc | Chuyển động với tốc độ 2 m/s hướng đất |
| Tính chất vật liệu | Cao su, hệ số va chạm đàn hồi 0,7 |
| Các yếu tố môi trường | Trọng lực Trái đất, không có gió |
Mô-đun động lực học sau đó mô phỏng phía trước trong thời gian. Mô phỏng này có thể được học từ dữ liệu video (học những gì vật lý trông như thế nào) hoặc được lập trình rõ ràng (thực hiện các phương trình vật lý thực tế). Hầu hết các world model hiện tại đều sử dụng các phương pháp kỹ thuật lai.
Câu hỏi Sora 2
Sora 2 của OpenAI, phát hành vào tháng 9 năm 2025, ở trong một vị trí thú vị. Nó đạt được độ chính xác vật lý đáng chú ý mà không được tiếp thị rõ ràng như một world model. Hệ thống thể hiện những gì một số người gọi là "lập mô hình thế giới mới nổi", trong đó đào tạo đầy đủ về video thế giới thực cho phép mô hình ngầm học các ràng buộc vật lý.
Dù Sora 2 có phải là "true" world model hay không tùy thuộc vào định nghĩa của bạn. Kết quả thực tế: nó xử lý vật lý gần như cũng tốt như các world model được xây dựng đặc biệt. Đối với những người sáng tạo, sự phân biệt triết học không quan trọng bằng chất lượng đầu ra.
Cách tiếp cận của Sora 2 gợi ý một tương lai có thể trong đó các world model nổi lên tự nhiên từ quy mô hơn là yêu cầu mô phỏng vật lý rõ ràng. Cuộc tranh luận giữa lập mô hình thế giới rõ ràng và mới nổi sẽ có thể xác định thế hệ nghiên cứu tiếp theo.
Ý nghĩa của năm 2026 và những năm tới
Sự lây lan của World Model
Mong đợi mọi nền tảng chính sẽ phát hành hoặc công bố các khả năng world model. Đường cơ sở cho "video AI có thể chấp nhận được" thay đổi đáng kể.
World Model thời gian thực
Các world model hiện tại là tính toán chuyên sâu. Đến giữa năm, sự tối ưu hóa sẽ cho phép tạo ra gần thời gian thực, thu gọn sản xuất và xem trước thành một quy trình làm việc.
World Models tương tác
Mục tiêu cuối cùng: các world model mà bạn có thể tương tác với theo thời gian thực, điều chỉnh các tham số vật lý, thuộc tính đối tượng và các góc máy ảnh trong khi mô phỏng chạy.
Bức tranh lớn hơn
Các world model đại diện cho hơn một nâng cấp kỹ thuật. Họ báo hiệu một sự thay đổi trong cách chúng tôi suy nghĩ về nội dung được tạo ra bởi AI. Chúng tôi đang chuyển từ "AI như là một nghệ sĩ" đến "AI như là một nhà mô phỏng thực tế". Những ý nghĩa sáng tạo rất hấp dẫn.
Khi công cụ của bạn có thể mô phỏng vật lý chính xác, câu hỏi thay đổi từ "cái này sẽ trông đúng không?" thành "tôi muốn vật lý nào?" Hãy tưởng tượng cố ý phá vỡ các luật vật lý để có hiệu ứng nghệ thuật, biết rằng mô hình hiểu rõ các quy tắc mà nó đang vi phạm.
Đọc liên quan: Để tìm hiểu thêm về cách các mô hình này phù hợp với bối cảnh rộng hơn, hãy xem so sánh Sora 2, Runway và Veo 3. Để có nền tảng kỹ thuật, hãy khám phá bài viết của chúng tôi về phổ biến transformers.
Khuyến nghị thực tế
Nếu bạn chọn các công cụ vào năm 2026, hãy cân nhắc độ chính xác của vật lý đối với trường hợp sử dụng của bạn:
- ✓Bản demo sản phẩm với tương tác đối tượng thực tế
- ✓Nội dung thể thao hoặc hành động với vật lý chuyển động thích hợp
- ✓Trực quan hóa kiến trúc hoặc thiết kế
- ✓Nội dung giáo dục thể hiện các khái niệm vật lý
- ✓Nội dung nghệ thuật trừu tượng (khếch tán truyền thống có thể là đủ)
- ✓Hoạt ảnh được tạo kiểu với vật lý không thực tế cố ý
Đối với các ứng dụng quan trọng về vật lý, ưu tiên các phương pháp world model. Đối với công việc nghệ thuật mà độ chính xác vật lý ít quan trọng hơn, các mô hình khếch tán truyền thống vẫn mạnh mẽ và thường nhanh hơn.
Suy nghĩ cuối cùng
Kỷ nguyên dự đoán pixel phục vụ chúng tôi tốt. Nó chứng minh video AI là có thể và kích hoạt toàn bộ ngành công nghiệp. Nhưng giống như bất kỳ công nghệ nào khác, nó đã đạt đến giới hạn của nó. Các world model đại diện cho chương tiếp theo: AI không chỉ tưởng tượng video có thể trông như thế nào, mà hiểu những gì thực tế thực sự trông như thế nào.
Đối với những người sáng tạo, điều này có nghĩa là ít bất ngờ hơn, kiểm soát tốt hơn, và video trông đúng mà không cần phải tái tạo hàng chục lần. Đối với người xem, điều này có nghĩa là nội dung AI ngừng kích hoạt "cái gì đó sai" bản năng của chúng tôi.
Sự chuyển tiếp sẽ không xảy ra trong một đêm. Nhiều quy trình làm việc sẽ tiếp tục sử dụng các phương pháp kỹ thuật lai, kết hợp khếch tán truyền thống để tăng tốc độ và phong cách với các world model để có độ chính xác vật lý. Nhưng hướng rõ ràng: tương lai của video AI là vật lý-đầu tiên.
Thà nói sao? Đã đến lúc quả bóng kỹ thuật số đó học cách nảy.
Chuyên gia công nghệ sáng tạo đến từ Lausanne, khám phá điểm giao thoa giữa AI và nghệ thuật. Thử nghiệm các mô hình tạo sinh giữa những buổi nghe nhạc điện tử.
View profile →Bạn thích những gì vừa đọc?
Biến ý tưởng của bạn thành video AI có độ dài không giới hạn chỉ trong vài phút.
Bài viết liên quan
Tiếp tục khám phá với các bài viết liên quan này
Nền tảng kể chuyện video AI: Cách nội dung theo chuỗi đang thay đổi mọi thứ vào năm 2026
Từ các clip đơn lẻ đến các loạt phim hoàn chỉnh, video AI đang phát triển từ công cụ tạo thành động cơ kể chuyện. Hãy gặp các nền tảng đang thúc đẩy điều này xảy ra.
Công cụ video AI miễn phí không giới hạn: Điều gì hiệu quả trong năm 2026
Các công cụ video AI miễn phí không giới hạn thường dựa trên hàng đợi hoặc chạy cục bộ. Tìm hiểu điều gì thực sự không giới hạn, điều gì làm chậm tiến độ và cách chọn thiết lập khả thi cho năm 2026.
Trình mở rộng video AI: Kéo dài video vào năm 2026
Sử dụng trình mở rộng video AI để kéo dài video vào năm 2026. So sánh giới hạn mở rộng, duy trì tính liên tục và chọn quy trình làm việc cho các clip đã tạo hoặc hiện có.