腾讯混元世界模型1.5发布:业界首个开源的完整实时世界框架
12 月 17 日消息,今日,腾讯混元世界模型 1 5(Tencent HY WorldPlay) 正式发布。最新称,混元世界模型 1 5(WorldPlay)首次开源了业界最系统、最全面的实时世
12月17日,腾讯混元世界模型1.5(Tencent HY WorldPlay)正式亮相。据最新介绍,混元世界模型1.5(WorldPlay)首次开源了业界迄今为止最为系统、全面的实时世界模型训练体系,覆盖了从数据准备、模型训练到流式推理部署的全链路、全环节。模型还创新性地引入了重构记忆力、长上下文蒸馏以及基于3D的自回归扩散模型强化学习等核心算法模块。

该模型的核心特性简要介绍如下:
世界建模的新突破:实时交互与空间一致性
混元世界模型1.5为世界建模带来了全新的可能性。用户可以在模型生成的虚拟世界中自由移动探索,即便离开某个场景区域后再返回,模型也能“记住”该区域的三维结构,呈现出前后一致的世界场景——这种空间记忆能力标志着模型在三维世界理解上取得了重要突破。此外,用户还可以选择将用于交互的3D场景导出为可重复使用的3D点云资源。
混元世界模型1.5具备三大核心能力:
1、实时的交互生成:通过独创的Context Forcing蒸馏方案以及流式推理优化,模型能够以24 FPS的速度稳定生成720P的高清视频流;
2、长范围的3D一致性:借助重构记忆机制(Reconstituted Memory),模型支持对分钟级内容进行几何一致性的连续生成,可用于构建高质量的3D空间模拟器;
3、多样化的交互体验:混元世界模型可广泛适配不同风格的游戏或现实场景,无论是第一人称还是第三人称视角,同时也支持实时文本触发事件和视频续写等功能。
业界最系统、最全面的实时世界模型训练体系首次开源
在技术层面,混元世界模型1.5首次开源了业界最系统、最全面的实时世界模型训练体系,完整覆盖了从数据处理、模型训练、到推理部署的全流程。混元团队在详细的技术报告中,公开了模型预训练、持续训练、自回归视频模型强化学习、带记忆力的模型蒸馏等训练细节,并重点阐述了模型在控制空间(control space)、记忆机制(reconstituted memory)、上下文蒸馏(context forcing)、强化学习后训练几大模块上的设计思路与原创技术。

混元世界模型1.5的核心是一个名为WorldPlay的自回归扩散模型。它采用Next-Frames-Prediction的视觉自回归任务进行训练,实现了具备长范围几何一致性的实时交互式世界建模,破解了行业内同时满足实时性与几何一致性的难题。
该模型依托三大核心技术创新:通过双分支动作表征实现精准的空间控制、利用上下文记忆重构机制保证几何一致性、采用上下文对齐蒸馏技术提升长视频生成的视觉质量和几何一致性。除此之外,该工作也构建了一套新颖的基于3D奖励的强化学习后训练框架,来进一步增强生成视频的视觉质量和几何一致性。数据方面,混元团队构建的自动化3D场景渲染流程,可以便捷地获得大量高质量的真实世界渲染数据,从而更好地激发核心算法的潜力。混元世界模型1.5支持以24帧/秒的速度进行长时间流式生成,其一致性与泛化能力适用于游戏关卡、影视预演、具身智能训练等多种场景。
腾讯混元团队持续深耕世界模型技术。今年7月,团队发布了混元3D世界模型1.0,支持文本或单张图片输入生成兼容图形学管线的3D场景;10月,混元团队发布世界模型1.1,支持多视图或视频一键创造3D世界。此次发布的混元世界模型1.5,更进一步带来了世界建模的全新可能性。
世界模型的演进和迭代不仅是技术上的突破,也打开了“AI生成内容”的想象空间:未来的AI不仅仅是生成文本、图像或视频等模态,而是能够创造可实时探索、可交互、空间一致的完整“世界”。
这种全新的内容生成模式,可以应用在多个场景中:在AI游戏开发领域,它可以作为智能关卡生成器,根据玩家的文本描述实时创建可探索的游戏世界;在影视制作和虚拟现实(VR)领域,创作者通过简单的文本指令,就可以快速预览和迭代场景设计;在具身智能(Embodied AI)研究领域,混元世界模型1.5提供了一个理想的训练和测试平台,研究者可以借助这个平台,以更高的效率、更大的规模,去探索具身智能体的感知、决策、规划和长期交互能力。
在线体验:https://3d.hunyuan.tencent.com/sceneTo3D?tab=worldplay
Github 链接:https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-WorldPlay
Hugging Face 链接:https://huggingface.co/tencent/HY-WorldPlay
项目主页:https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/
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