从视频生成到世界建模：Vid2World 如何让 AI “理解”并“预测”世界

导读

近年来，AI 不再满足于“识别图像”或“生成视频”，而是开始尝试更宏大的目标：建立世界模型（World Model）。

所谓“世界模型”，是指一种能在脑中模拟外部世界的能力——它能根据当前观察和动作，预测未来会发生什么。

如果说传统的图像模型是在“看世界”，那么世界模型就是在“想世界”。

它不仅能生成逼真的画面，还能推理出时间上的因果关系，甚至在虚拟环境中进行“想象式决策”。

而在这一方向上，一个新项目正在引起越来越多的关注——

Vid2World：让视频扩散模型（Video Diffusion Model）转化为可交互的世界模型（Interactive World Model）。

这篇文章，我们就来深入讲讲：

Vid2World 是如何让“会生成视频的AI”，变成一个“能预测世界的AI”的。

一、为什么“世界模型”这么重要？

想象一下，一个机器人要完成“拿起杯子”的任务。

它要知道——

桌子上杯子的位置；

自己手臂的状态；

拿起动作会导致什么结果。

如果机器人只是盲目执行指令，而不能预测动作的后果，它就无法真正“理解”世界。

这正是“世界模型”的意义：在执行之前，先在脑中“演练”结果。

Yann LeCun 曾提出，“智能体必须能构建内部的世界模型，这样它才能在没有真实反馈的情况下规划、想象和学习。”

换句话说，世界模型是 AI 从“反应式智能”迈向“思考式智能”的关键一步。

而如今的视频扩散模型（Video Diffusion Models），则给了这一方向新的可能。

二、从视频扩散模型到世界模型：看得见的世界，能不能被“想”出来？

视频扩散模型是目前视频生成领域的明星技术。

它能从随机噪声中，逐步生成逼真的视频画面——

比如一个人在街上走动、猫咪跳上桌子、云彩随风变化。

然而，这些模型有一个“天生的局限”：

它们只是被动生成的——

它们能复现世界的样子，但不能预测未来会发生什么。

举个例子：

如果你让视频扩散模型生成“机器人伸手去抓杯子”的过程，它确实能生成一段流畅的视频。

但如果你改变动作（比如让机器人改成“推杯子”），模型却无法真正理解“推”和“抓”的区别。

因为它并不“理解”动作，只是在模仿视频。

这就像一个画家，可以画出一杯水被打翻的场景，但他并不需要知道“重力”“碰撞”这些物理规律。

三、Vid2World 的核心目标：让“视频生成”变成“世界预测”

Vid2World 的出发点非常大胆：
既然视频扩散模型已经学会了大量视觉规律，
那能不能在此基础上，让它“学会预测”动作的结果？

换句话说：

Vid2World 的目标不是重新训练一个世界模型，而是——

把已有的“视频生成模型”直接改造成“世界模型”。

这个想法看似简单，背后其实有两个极难突破的障碍：

视频生成模型没有时间因果性。

它生成视频时，会同时利用前后帧的信息，未来会影响过去。

但在世界模型里，这种“倒时间”的行为是禁止的——未来必须由过去推导。

视频生成模型不会理解动作。

它只是根据静态文本或标签生成视频，没有“动作输入”，也就无法在交互过程中根据当前行为预测后果。

Vid2World 的核心创新，就在于——
用两个关键机制，让视频扩散模型具备“因果性”和“动作控制力”。

四、关键一：让模型学会“遵守时间”——视频扩散因果化（Video Diffusion Causalization）

在普通的视频生成模型中，模型会同时看到整个视频的前后帧。

这很适合做“补全”任务（比如修复视频缺帧），但不适合预测未来。

Vid2World 的第一步，就是让模型学会遵守时间顺序。

研究者称之为“因果化”（Causalization）。

简单来说，它通过修改模型的结构，让模型只能“看过去”，不能“偷看未来”。

这涉及两个关键模块的改造：

① 时间注意力层：戴上“时间眼罩”

注意力机制是视频模型的核心。

Vid2World 给它加上一个“因果掩码”——

模型在生成第 t 帧时，只能看到前面的帧，不能访问未来帧。

这样，生成就符合时间逻辑。

② 时间卷积层：学会“用过去推未来”

时间卷积层更麻烦。

它原本会同时汇总前后帧的特征。

Vid2World 提出了三种改造方案：

平移法：直接把卷积核整体往前挪，只看过去帧（简单但粗糙）。

遮挡法：把未来帧的权重置零（安全但浪费信息）。

外推法：最巧妙的一种。模型通过线性外推，用前几帧“推测”未来的趋势，从而在不看未来的前提下仍保留预测能力。

这种设计既保持了因果性，又保留了模型预训练时学到的物理规律。

最后，Vid2World 还在训练阶段加了一个技巧——随机噪声扰动。

每一帧的噪声强度都不同，模型必须在不确定的环境下逐步还原画面。

这样训练出来的模型，才能在推理时逐帧预测未来，而不是一次性“看完答案”。

五、关键二：让模型学会“听懂动作”——因果动作引导（Causal Action Guidance）

有了时间因果性之后，模型终于能按顺序预测未来了。

但问题是，它仍然是“自顾自地想象”。

如果机器人在执行任务，AI 必须理解“动作会导致什么”。

Vid2World 的第二个创新点，就是让模型能根据动作输入生成不同的未来。

研究者给模型加了一个新的输入通道——

每一帧的特征里都加入“上一步动作”的嵌入信息。

比如：

第 t 帧的画面会根据第 t−1 步的动作生成；

“抓取”动作会让模型预测杯子上升；

“推”动作则会预测杯子滑动。

这让模型具备了帧级的动作响应能力。
而不是以前那种“整段视频一个动作”的粗糙控制。

六、让AI“更听话”：无分类器引导机制（Classifier-Free Guidance）

为了让模型在推理时更加可控，Vid2World 还引入了一个“引导机制”。

它在训练时让模型学会两种状态：

有动作输入时（Conditional）；

没有动作输入时（Unconditional）。

然后在生成时，把两种输出混合。

通过调节一个“引导系数 λ”，可以控制模型“听动作的程度”：

λ 小时，模型更自由，生成结果多样；

λ 大时，模型更服从动作，生成结果更稳定、可预测。

这种机制就像一辆车的方向助力：

你可以选择“轻一点”，让它更灵活；

也可以“重一点”，让它更稳健。

七、实验：让AI在三个世界中验证自己

Vid2World 的研究团队在三个典型领域验证了方法的有效性：

1、机器人操作（Robot Manipulation）

他们用谷歌的 RT-1 数据集测试机器人任务，包括抓取、放置、开抽屉等。

Vid2World 不仅生成的视频更逼真（FID、FVD 等指标更优），
而且是唯一能实现自回归预测的扩散模型。

换句话说，它不仅能“重现过去”，还能“预测接下来会发生什么”。

2、3D 游戏仿真（3D Game Simulation）

在《CS:GO》的游戏数据上，Vid2World 的表现非常惊艳。

它在画面质量（FID 提升 79.9%）和动态一致性（FVD 提升 71.1%）上

远超最强的自回归世界模型 DIAMOND。

这意味着，Vid2World 能更真实地捕捉游戏世界的因果逻辑——

例如角色的动作、视角切换、爆炸后的烟雾扩散等。

研究者认为，这项能力未来可以用于神经游戏引擎（Neural Game Engine），

让AI学会“理解游戏世界”。

3、开放世界导航（Open-World Navigation）

在导航任务上，Vid2World 也表现出强大的时间泛化能力。

它在连续 20 帧的预测中保持了稳定性能，即便超过训练长度，也能正确预测场景变化。

相比之下，传统方法在长时序下会迅速累积误差。

Vid2World 则能持续预测车辆的轨迹、转向、甚至光照变化，

展示了强大的“时空一致性”与“世界理解能力”。

八、为什么这很重要？

Vid2World 的意义，远不止生成漂亮的视频。

它其实代表了一个关键趋势：

这对具身智能（Embodied AI）、自动驾驶、机器人学习、数字孪生等领域都有重大启示：

对机器人来说：可以先在虚拟世界中想象动作的结果，再去执行。

对游戏AI来说：可以用更少的数据学会世界规律。

对大模型来说：这是让语言模型真正“具身化”的一步。

它意味着——未来的AI不只是模仿现实，而是能预测现实、操纵现实、甚至创造现实。

九、总结与展望

Vid2World 做到了两件过去几乎没人能做到的事：

把非因果的视频生成模型改造成遵守时间逻辑的“世界模拟器”；

让模型能感知并响应动作，从而真正支持交互。

它让“生成视频”的AI第一次变成“预测未来”的AI。

当然，研究还只是起点。

目前模型规模还不大（约 11 亿参数），训练仍然需要数天计算。

未来更大的模型（如 NVIDIA、Google、Meta 的新架构）可能会带来更惊人的性能。

但无论如何，Vid2World 已经揭示了一个方向——

它不仅是 AI 技术的进步，更是“具身智能”通往通用智能（AGI）的又一扇门。

或许，这正是 AI 真正踏入“想象力时代”的起点。