Vid2World：清华联合重庆大学推出视频模型转为世界模型的框架

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主要介绍

Vid2World是清华大学与重庆大学联合研发的框架，旨在将预训练的视频扩散模型转化为交互式世界模型（World Model）。传统世界模型依赖大量领域特定训练，难以在复杂环境中生成高保真度预测。Vid2World通过架构改造和训练目标调整，赋予视频模型自回归生成能力，并引入因果动作引导机制，增强动作可控性。该框架在机器人操控、游戏仿真等任务中验证了其可扩展性和有效性，为复杂环境下的顺序决策提供了新范式。

功能特点

1. 自回归生成能力：通过改造视频扩散模型架构，实现视频帧的逐步生成，支持长序列预测。
2. 因果动作引导：引入动作控制机制，使生成的视频序列与用户输入的动作指令对齐。
3. 跨领域适应性：无需大量领域数据，即可在机器人操控、游戏仿真等场景中生成高保真度预测。
4. 高效迁移学习：利用预训练视频模型的泛化能力，减少对特定任务数据的依赖。

优缺点

优点：

• 减少训练成本：避免从零开始训练世界模型，利用预训练视频模型的知识迁移。
• 增强可控性：动作引导机制使生成结果更符合用户意图，适用于交互式任务。
• 适应复杂环境：在动态、多变的场景中生成更合理的预测，提升决策效率。

缺点：

• 计算资源需求高：视频扩散模型的预训练和改造需要大量算力支持。
• 动作空间限制：对复杂动作的解析能力有限，可能影响生成结果的多样性。
• 长序列生成稳定性：在长序列生成中可能出现累积误差，需进一步优化。

如何使用

1. 环境配置：安装框架依赖库，配置计算资源（如GPU）。
2. 模型加载：加载预训练的视频扩散模型和Vid2World改造模块。
3. 数据输入：提供初始视频帧和动作序列作为输入。
4. 生成预测：运行框架生成后续视频帧，并可视化结果。
5. 评估与优化：根据任务需求调整动作引导参数，提升生成质量。

框架技术原理

1. 视频扩散模型改造：通过调整模型架构和训练目标，使其支持自回归生成。
2. 因果动作引导机制：在生成过程中引入动作编码器，将动作指令嵌入到生成流程中。
3. 时空一致性约束：通过损失函数设计，确保生成的视频帧在时间和空间上保持一致。
4. 领域自适应技术：利用少量领域数据微调模型，提升在特定任务中的性能。

创新点

1. 视频模型到世界模型的转化：首次提出将视频扩散模型改造为世界模型的框架，拓展了视频模型的应用边界。
2. 因果动作引导：通过动作编码器实现生成过程的可控性，解决了传统世界模型缺乏交互性的问题。
3. 高效知识迁移：利用预训练视频模型的泛化能力，减少对领域特定数据的依赖，加速模型部署。

评估标准

1. 生成质量：通过FID（Fréchet Inception Distance）等指标评估生成视频的真实性。
2. 动作一致性：衡量生成视频与输入动作指令的匹配程度。
3. 长序列稳定性：评估模型在生成长序列视频时的累积误差。
4. 任务性能：在机器人操控、游戏仿真等任务中验证模型的决策能力。

应用领域

1. 机器人操控：生成机器人执行任务的预测视频，辅助决策规划。
2. 游戏仿真：为游戏角色生成智能行为，提升游戏体验。
3. 自动驾驶：预测交通场景的动态变化，优化路径规划。
4. 虚拟现实：生成交互式环境，增强沉浸感。

项目地址

• 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