【AI】世界模型,腾讯混元卷到了榜首

人工智能产业链union 2025-09-08 14:55
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腾讯混元世界模型上新,综合能力问鼎WorldScore排行榜。

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HunyuanWorld-Voyager(简称混元Voyager),发布即开源。这距离HunyuanWorld 1.0 Lite版发布仅过两周。

官方介绍说,这是业界首个支持原生3D重建的超长漫游世界模型,能够生成长距离、世界一致的漫游场景,支持将视频直接导出为3D格式

无论是真实街景:

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还是像素游戏:

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效果都相当不错,不说的话还以为是实拍或者录屏。

它和之前的模型相比有什么不同呢?一起来看一下。

一句话,一张图,一个场景

仔细看了看混元Voyager的介绍,这次上新的直观表现其实是多了一个「漫游场景」的功能。

比360°全景图交互性更强,可以用鼠标和键盘在场景内活动,更好地感受和探索世界。

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左边可以调整渲染画质和场视角:

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录制gif图会压缩画质,实际体验相当清晰。

而且只需要一句话或一张图就可以生成这样的场景。

混元官方还给出了Prompt指引:

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给出的示例效果也相当不错,体验感很好,甚至想戴个VR眼镜试试。

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由于文件大小受限,压缩了很多次,截个屏给大家看看原本的画质:

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对了,图生场景对图片的分辨率是有要求的,太大或者太小都会报错。

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具体要求也给出来了,写得十分清楚:

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除此之外,混元Voyager3D输入-3D输出的特性,与此前已开源的混元世界模型1.0高度适配,可进一步扩展1.0模型的漫游范围,提升复杂场景的生成质量,并可对生成的场景做风格化控制和编辑。

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同时混元Voyager还可支持视频场景重建、3D物体纹理生成、视频风格定制化生成、视频深度估计等多种3D理解与生成应用,展现出空间智能的潜力。

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将场景深度预测引入视频生成过程

混元Voyager为什么能够做到一键生成沉浸式漫游场景呢?这个问题涉及到它的模型框架。

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混元Voyager框架创新性地将场景深度预测引入视频生成过程,首次通过空间与特征结合的方式,支持原生的3D记忆和场景重建,避免了传统后处理带来的延迟和精度损失。

同时,在输入端加入3D条件保证画面视角精准,输出端直接生成3D点云,适配多种应用场景。额外的深度信息还能支持视频场景重建、3D物体纹理生成、风格化编辑和深度估计等功能。

用比较好理解的话来说,视频生成+3D建模——

基于相机可控的视频生成技术,从初始场景视图和用户指定相机轨迹中,合成可自由控制视角、空间连贯的RGB-D视频。

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混元Voyager包含两个关键组件:
(1)世界一致的视频扩散:提出了一种统一的架构,能够基于现有世界观测,同时生成精确对齐的RGB视频与深度视频序列,并确保全局场景的一致性。
(2)长距离世界探索:提出了一种高效的世界缓存机制,该机制融合了点云剔除与自回归推理能力,可支持迭代式的场景扩展,并通过上下文感知的一致性技术实现平滑的视频采样。

为训练混元Voyager模型,腾讯混元团队还构建了一套可扩展的数据构建引擎——该引擎是一个自动化视频重建流水线,能够对任意输入视频自动估计相机位姿以及度量深度,从而无需依赖人工标注,即可实现大规模、多样化训练数据的构建。

基于此流水线,混元Voyager整合了真实世界采集与虚幻引擎渲染的视频资源,构建了一个包含超过10万个视频片段的大规模数据集。

将基于1.0模型生成的初始3D点云缓存投影到目标相机视图,即可为扩散模型提供指导。

此外,生成的视频帧还会实时更新缓存,形成闭环系统,支持任意相机轨迹,同时维持几何一致性。这不仅扩展了漫游范围,还为1.0模型补充新视角内容,提升整体生成质量。

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混元Voyager模型在斯坦福大学李飞飞团队发布的世界模型基准测试WorldScore上位居综合能力首位,超越现有开源方法。

这一结果表明,与基于3D的方法相比,混元Voyager在相机运动控制和空间一致性方面表现出优异竞争力。

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在视频生成质量上,定性定量结果表明混元Voyager具备卓越的视频生成质量,能够生成高度逼真的视频序列。

特别在定性比较的最后一组样例中,只有混元Voyager有效保留了输入图像中产品的细节特征。相比之下,其他方法容易产生明显伪影。

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场景重建方面,在使用VGGT进行后处理的情况下,混元Voyager的重建结果优于所有基线模型,表明其生成视频在几何一致性方面表现更为出色。

同时,若进一步使用生成的深度信息来初始化点云,重建效果更佳,这也进一步证明了所提出深度生成模块对于场景重建任务的有效性。

上图中的定性结果同样印证了这一结论。在最后一组样例中,混元Voyager 能够较好地保留吊灯的细节特征,而其他方法难以重建出基本形状。

同时,在主观质量评价中,混元Voyager同样获得最高评分,进一步验证了所生成视频具备卓越的视觉真实性。

并且混元Voyager完全开源,相关技术报告已公开,源代码在GitHub和Hugging Face上免费开放。

模型部署的要求如下:

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One More Thing

腾讯混元正在不断加速开源进展,除了包括混元Voyager在内的混元世界模型系列,还有MoE架构的代表性模型混元large、混合推理模型Hunyuan-A13B,以及多个面向端侧场景的小尺寸模型,最小仅0.5B参数。

最近还开源了翻译模型Hunyuan-MT-7B和翻译集成模型Hunyuan-MT-Chimera-7B(奇美拉),前者在国际机器翻译比赛中拿下了30个第一名。

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除腾讯以外的其它国内大厂也在猛猛开源。

阿里的Qwen自不用说,除此外,阿里前段时间还开源了视频生成模型Wan2.2-S2V

美团的第一个开源大模型Longcat-Flash-Chat最近也发布了,不知道大家有没有关注。

参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/vCkFWwV5vUQhjMRfMQB2XA
项目主页:https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/
模型:https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D
GitHub:https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-Voyager


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