在人工智能领域，世界模型的构建一直是研究的热点。最近，清华大学与重庆大学联合推出了一个名为Vid2World的创新框架，它能够将全序列、非因果的被动视频扩散模型（VDM）转化为自回归、交互式且具备动作条件化的世界模型。这一突破性的进展，为世界模型的实用性和预测精度带来了新的可能，预示着其在机器人操作、游戏模拟等复杂环境中的广泛应用前景。
Vid2World的核心功能与技术原理
Vid2World框架的核心在于其强大的功能和独特的技术原理。它不仅能够生成高保真的视频，还能实现动作条件化和自回归生成，并通过因果推理确保预测的准确性。
- 高保真视频生成： Vid2World能够生成与真实视频在视觉保真度和动态一致性上高度相似的预测。这意味着，模型不仅能够准确地模拟现实世界的视觉效果，还能捕捉到动态环境中的细微变化，从而提供更加逼真的模拟体验。这种高保真视频生成能力，为机器人操作和游戏模拟等应用提供了坚实的基础。
动作条件化： Vid2World能够根据输入的动作序列生成相应的视频帧，支持细粒度的动作控制。这意味着，用户可以通过精确地控制动作序列，来影响视频的生成结果，从而实现更加灵活和可控的交互体验。例如，在机器人操作中，可以通过控制机器人的动作，来预测其在未来时刻的状态；在游戏模拟中，可以通过控制游戏角色的动作，来生成相应的游戏画面。
自回归生成： Vid2World采用自回归的方式逐帧生成视频，每一步的生成仅依赖于过去的帧和动作。这种自回归生成方式，使得模型能够更好地捕捉到视频序列中的时间依赖关系，从而生成更加连贯和自然的视频。与传统的全序列生成方式相比，自回归生成方式更加符合人类的感知习惯，也更加有利于模型的训练和优化。
因果推理： Vid2World能够进行因果推演，预测仅依赖于过去的信息，不会受到未来信息的影响。这意味着，模型能够准确地预测未来事件的发生，而不会受到未来事件的影响。这种因果推理能力，对于机器人操作和决策至关重要，因为机器人需要在没有未来信息的情况下，做出正确的决策。例如，在自动驾驶中，车辆需要根据过去的行驶轨迹和周围环境，预测未来的行驶路径，而不能依赖于未来的交通状况。
支持下游任务： Vid2World支持辅助机器人操作、游戏模拟等交互式任务。这意味着，模型不仅能够生成高质量的视频，还能为各种下游任务提供支持，从而实现更加智能化的应用。例如，在机器人操作中，可以通过Vid2World生成虚拟环境，来训练机器人的控制策略；在游戏模拟中，可以通过Vid2World生成逼真的游戏画面，来提升游戏的沉浸感。
Vid2World的技术原理
Vid2World的技术原理主要包括视频扩散因果化和因果动作引导两个方面。
视频扩散因果化
视频扩散模型（VDM）对整个视频序列同时进行去噪，全序列的生成方式不适合因果推演，因为未来的帧会影响过去的帧。为了实现因果生成，Vid2World对预训练的VDM进行修改，时间注意力层基于应用因果掩码，限制注意力机制只能访问过去的帧，实现因果性。时间卷积层推出混合权重转移方案，保留预训练权重的同时，让模型适应因果卷积层。基于Diffusion Forcing技术，在训练时为每一帧独立采样噪声水平，让模型学习到不同帧之间的噪声水平组合，支持自回归生成。这一系列的技术创新，使得Vid2World能够生成具有因果关系的视频序列，从而为机器人操作和决策提供了更加可靠的基础。
因果动作引导
为了让模型响应细粒度的动作，Vid2World引入因果动作引导机制。每个动作基于轻量级的多层感知机（MLP）进行编码，添加到对应的帧中。在训练时，用固定概率独立丢弃每个动作，迫使模型同时学习条件和非条件得分函数。在测试时，基于线性组合条件得分函数和非条件得分函数，调整对动作变化的响应性。基于独立丢弃动作，模型能学习到动作对生成结果的影响，在自回归生成过程中更好地响应动作输入。这种因果动作引导机制，使得Vid2World能够根据输入的动作序列，生成相应的视频帧，从而实现更加灵活和可控的交互体验。
Vid2World的应用场景
Vid2World的应用场景非常广泛，涵盖了机器人操作、游戏模拟、策略评估、视频预测和虚拟环境构建等多个领域。
- 机器人操作： Vid2World可以生成高保真预测，辅助机器人任务规划。例如，在复杂的操作任务中，机器人可以通过Vid2World预测其在未来时刻的状态，从而制定更加合理的行动计划。此外，Vid2World还可以用于生成虚拟环境，来训练机器人的控制策略，从而提高机器人的操作能力。
- 游戏模拟： Vid2World可以生成与真实游戏高度一致的视频，助力神经游戏引擎开发。这意味着，游戏开发者可以通过Vid2World生成逼真的游戏画面，从而提升游戏的沉浸感和可玩性。此外，Vid2World还可以用于生成各种游戏场景，从而加快游戏开发的进程。
- 策略评估： Vid2World可以模拟不同策略执行结果，助力策略优化。例如，在军事领域，可以通过Vid2World模拟不同的作战方案，从而评估其优劣；在商业领域，可以通过Vid2World模拟不同的营销策略，从而优化营销效果。
- 视频预测： Vid2World可以基于已有帧和动作序列预测后续帧，用在视频补全等。例如，在视频监控领域，可以通过Vid2World预测未来的视频画面，从而提前发现异常事件；在视频编辑领域，可以通过Vid2World补全缺失的视频帧，从而提高视频的质量。
- 虚拟环境构建： Vid2World可以生成响应动作的虚拟场景，提升虚拟现实交互性。这意味着，用户可以在虚拟环境中与各种物体进行交互，并且能够看到相应的视觉反馈，从而获得更加逼真的虚拟现实体验。例如，在教育领域，可以通过Vid2World生成虚拟实验室，让学生进行各种实验操作；在娱乐领域，可以通过Vid2World生成虚拟游戏世界，让用户沉浸其中。
Vid2World的未来展望
Vid2World的推出，为世界模型的构建带来了新的思路和方法。它不仅能够生成高保真的视频，还能实现动作条件化和自回归生成，并通过因果推理确保预测的准确性。随着人工智能技术的不断发展，Vid2World将在更多领域得到应用，为人类的生活和工作带来更多便利。
项目地址
- 项目官网：https://knightnemo.github.io/vid2world/
- HuggingFace模型库：https://huggingface.co/papers/2505.14357
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.14357
通过以上链接，感兴趣的读者可以进一步了解Vid2World的详细信息，并参与到相关的研究和应用中来。
