Vid2World

Vid2World – 清华联合重庆大学推出视频模型转为世界模型的框架

XX是什么

Vid2World是由清华大学与重庆大学合作开发的一种前沿框架，它能够将全序列的非因果被动视频扩散模型（VDM）转变为自回归的交互式世界模型，具备动作条件化的能力。该模型结合了视频扩散因果化和因果动作引导这两项核心技术，成功解决了传统VDM在因果生成和动作条件化方面的不足。Vid2World在机器人操作和游戏模拟等复杂场景中表现卓越，能够生成高质量、动态一致的视频序列，并支持基于动作的交互式预测，为提升世界模型的实用性和预测准确性开辟了新的可能性，具有广泛的应用前景。

主要功能

• 高保真视频生成：生成视觉上与真实视频高度相似的预测，确保动态一致性。
• 动作条件化：根据输入的动作序列生成对应的视频帧，支持细致的动作控制。
• 自回归生成：以自回归方式逐帧生成视频，每一步的生成仅依赖于先前的帧和动作信息。
• 因果推理：模型能够进行因果推理，预测过程完全依赖于历史信息，不受未来信息的干扰。
• 支持下游任务：为机器人操作、游戏模拟等交互式任务提供支持。

产品官网

• 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

应用场景

• 机器人操作：生成高保真的预测，助力机器人任务的规划与执行。
• 游戏模拟：创造与真实游戏体验高度一致的视频，推动神经游戏引擎的发展。
• 策略评估：模拟不同策略的执行效果，助力策略的优化与改进。
• 视频预测：基于已有帧和动作序列预测后续帧，适用于视频补全等应用。
• 虚拟环境构建：生成响应动作的虚拟场景，提升虚拟现实的互动性。

常见问题

• Vid2World的主要优势是什么？：Vid2World通过因果生成与动作条件化技术，能够生成高保真且动态一致性强的视频，解决了传统VDM在这些方面的不足。
• Vid2World可以应用于哪些领域？：该框架广泛适用于机器人操作、游戏模拟、策略评估、视频预测以及虚拟环境构建等多个领域。
• 如何获取Vid2World的相关资料？：您可以访问其官网或在HuggingFace模型库及arXiv查阅相关论文与资料。