Vid2World – 从视频扩散模型到交互式世界模型的创新转变

Vid2World是什么

Vid2World是由清华大学与重庆大学联合开发的创新框架，旨在将全序列、非因果的被动视频扩散模型（VDM）转化为自回归、交互式、动作条件化的世界模型。这一技术突破了传统视频生成模型与交互式决策系统之间的技术壁垒，为复杂环境下的高保真视频生成和动作控制提供了新的解决方案。

核心功能

Vid2World具备以下核心功能：

• 高保真视频生成：能够生成与真实视频在视觉质量和动态一致性上高度相似的预测结果。
• 动作条件化：支持根据输入的动作序列生成对应的视频帧，实现对动作的精细控制。
• 自回归生成：采用逐帧生成的方式，每一步仅依赖于之前的帧和当前动作信息。
• 因果推理：模型能够进行基于过去信息的推演，确保预测不受未来数据影响。
• 多任务支持：在机器人操作、游戏模拟等领域展现出强大的交互式任务处理能力。

技术原理

Vid2World的技术原理基于两大核心技术：

• 视频扩散因果化：通过在时间注意力层应用因果掩码，并结合时间卷积层的混合权重转移方案，解决了传统VDM的非因果性问题。此外，引入Diffusion Forcing技术，为每个帧独立采样噪声水平，支持自回归生成。
• 因果动作引导：通过轻量级MLP网络对动作进行编码，并将其融入对应帧中。在训练过程中采用动作独立丢弃策略，迫使模型同时掌握条件和非条件得分函数的学习。

支持平台

Vid2World支持多种开发和部署平台，包括Unity Asset Package、Omniverse Extension和ROS节点，适配不同的开发管线。此外，它还提供了针对机器人、游戏和自动驾驶等垂直领域的预配置参数模板。

团队介绍

Vid2World由清华大学和重庆大学的研究团队联合开发。团队成员在人工智能、视频生成和强化学习等领域具有深厚的研究背景和技术积累，致力于推动视频生成模型与交互式决策系统的融合。

项目资源

• 项目官网：https://knightnemo.github.io/vid2world/
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/papers/2505.14357
• 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2505.14357

业务场景

Vid2World在多个业务场景中展现出强大的应用潜力：

• 机器人操作：通过将视频生成与动作控制相结合，Vid2World能够为机器人提供高保真的视觉预测和动作规划支持。
• 游戏模拟：在游戏开发中，Vid2World可用于NPC行为预测、关卡设计和极端场景生成，提升游戏的真实感和可玩性。
• 自动驾驶：Vid2World能够生成极端驾驶场景和行人意图预测，帮助自动驾驶系统进行安全验证和策略优化。