Yume1.5 : 上海AI Lab联合复旦开源的交互式世界生成模型

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主要介绍

Yume1.5是由上海人工智能实验室与复旦大学联合研发的交互式世界生成模型，旨在通过单张图像或文本提示生成逼真、连续且可交互的虚拟世界。该模型突破了传统视频生成技术的局限性，支持实时探索与动态编辑，用户可通过键盘控制视角移动，触发文本定义的事件（如“幽灵出现”），生成无限长且连贯的视频内容。其核心目标是为虚拟现实、游戏开发、影视制作等领域提供高效、可控的生成工具。

功能特点

• 多模态生成：支持文本到世界（Text-to-World）、图像到世界（Image-to-World）及基于文本的事件编辑三种模式。
• 实时交互：通过键盘输入（如WASD键移动、箭头键控制视角）实现虚拟世界的动态探索。
• 长视频连贯性：采用联合时空通道建模（TSCM）技术，保持长时间生成中的视觉与逻辑一致性。
• 文本控制事件：支持用户通过文本指令触发特定事件（如天气变化、物体出现），增强交互性。
• 高效渲染：在单卡GPU上实现12 FPS的实时渲染，平衡质量与性能。

优缺点

优点：

• 交互性强：首次实现键盘控制与文本事件生成的深度融合，用户可自由探索并干预虚拟世界。
• 生成质量高：通过TSCM与Self-Forcing技术，减少长序列生成中的误差累积，保持画面稳定。
• 通用性广：支持真实场景、动画、游戏截图等多类型输入，泛化能力强。

缺点：

• 硬件要求较高：实时渲染需中高端GPU支持，低端设备可能体验受限。
• 复杂场景细节不足：在极端动态场景（如大规模人群运动）中，细节还原度仍有提升空间。

如何使用

1. 在线体验：通过项目官网或Hugging Face Spaces直接调用API，输入文本或上传图像生成虚拟世界。
2. 本地部署：
   • 下载预训练模型与推理脚本（支持量化版本以降低显存占用）。
   • 使用可视化工具（如ComfyUI插件）加载模型，通过图形界面输入指令并生成视频。
3. 集成到现有系统：通过提供的SDK或API服务，嵌入到游戏引擎、VR/AR设备或影视制作软件中。

框架技术原理

• 联合时空通道建模（TSCM）：
  对历史帧进行时空维度下采样与通道压缩，结合线性注意力机制，减少显存占用并保持长上下文记忆。
• 实时加速策略：
  通过Self-Forcing训练（模型基于自身生成的历史帧预测）与蒸馏加速技术，降低推理延迟，提升实时性能。
• 文本编码分离：
  将用户输入拆分为“事件描述”（如“下雨”）与“动作描述”（如“向前走”），分别处理以降低计算开销。
• 交替训练范式：
  联合训练文本到视频（T2V）与图像到视频（I2V）任务，提升模型综合生成能力。

创新点

• TSCM技术：首次在视频生成中实现时空与通道的联合压缩，解决长序列显存瓶颈。
• Self-Forcing机制：通过自我纠错减少推理误差，提升生成稳定性。
• 双重控制范式：统一键盘动作与文本事件的输入，实现精细化的交互控制。
• 混合数据集训练：结合真实世界、合成数据与特定事件数据，增强模型泛化能力。

评估标准

• 指令跟随能力（IF）：模型响应文本指令的准确率。
• 主体/背景一致性（SC/BC）：生成画面中物体与场景的逻辑连贯性。
• 动作平滑度（MS）：视角移动与物体运动的自然程度。
• 美学质量（AQ）：画面视觉效果的评分。
• 推理效率：生成相同长度视频所需时间与硬件资源占用。

应用领域

• 虚拟现实（VR/AR）：生成沉浸式虚拟环境，支持用户自由探索与交互。
• 游戏开发：实时生成动态游戏场景，降低手动制作成本。
• 影视制作：快速生成虚拟场景与特效，辅助分镜设计与预可视化。
• 建筑规划：根据设计图纸生成动态城市环境，支持虚拟漫游与方案评估。
• 教育娱乐：创建历史场景、科学实验等虚拟内容，提供沉浸式学习体验。

项目地址

• 项目官网：https://stdstu12.github.io/YUME-Project/
• GitHub仓库：https://github.com/stdstu12/YUME
• Hugging Face模型库：https://huggingface.co/stdstu123/Yume-5B-720P
• 技术论文：arXiv:2512.22096