作者 | Kino

編輯 | 張潔

注意看，這個男人正躺在沙發上呼呼大睡，屏幕下方的輸入框里有一行字：“What would you like to happen next?”（你希望接下來發生什么？）。

你可以輸入任何天馬行空的指令把男人弄醒，比如讓壁爐的火蔓延到房間，引發濃煙把他嗆醒；或是讓窗外突然雷雨交加，把他吵醒；甚至憑空變出一個外星人把他劫走。

在輸入文字/語音指令后，AI會在幾秒內生成相應的視頻內容。但可能是因為初始設定，這個男人最終總會回到沙發上，繼續呼呼大睡。

看起來像是一個AI惡作劇游戲，但這其實是PixVerse最新發布的通用實時世界模型——PixVerse R1帶來的真實體驗。

PixVerse于上周發布了全球首個支持1080P分辨率通用實時世界模型PixVerse R1，在AI視頻圈迎來了一個小高潮。

簡單來說，以前我們用AI生成視頻，需要先輸入提示詞，然后等待生成，最后得到一條視頻。但PixVerse R1主打的是一種實時生成和交互的無限流體驗。

在PixVerse R1的官方演示視頻中，畫面左下角不斷出現實時的指令輸入，例如“一架黑色烏鴉飛過”“士兵拼命逃跑”“桌子翻倒”等。這些指令輸入后，視頻中的畫面立即隨之改變，且畫面是連續不斷演進的。

理論上，只要你不斷輸入指令，視頻就可以永遠生成下去，像一場沒有盡頭的電影。過程中，我們能隨時通過提示詞改變畫面走向，隨意操控視頻中的世界，這種體驗類似于玩一款言出法隨的游戲。

就像上文那條視頻的演示，人人都可以體驗當上帝《楚門的世界》導演了。

對于PixVerse R1的上線，社交媒體上充滿了溢美之詞，仿佛視頻生成的終極形態已經到來。我們也第一時間拿到了R1的試用資格。

雖然，如果以當前主流AI視頻生成工具的質量標準來衡量，R1的表現很難稱得上驚艷，提示詞遵循度、畫面的精細度和穩定性都有待提高。

但我們需要意識到，目前的PixVerse R1，本質上還處于早期內測階段，而并非一個成熟的商業化產品。就像以往很多大模型一樣，世界模型更接近一次基礎設施層面的重塑，需要各行各業的進一步探索和落地。

在AI生成視頻技術已經如此成熟的今天，世界模型的革命性到底在哪里？為什么世界模型是下一個技術前沿？以及為什么現階段的它看起來并不是那么完美？

今天，我們決定從PixVerse R1切入，聊聊世界模型究竟是什么，并盤點那些爆火的世界模型，嘗試探討一下世界模型將如何重塑游戲、影視、內容創作等行業。

實測PixVerse，

一場無限流交互體驗

在PixVerse R1的官網首頁（https://realtime.pixverse.ai/），有一個名為“探索交互世界”的廣場，這里預設了多個風格迥異的可交互虛擬世界。

你可以潛入深海探索、登上月球漫步，也可以穿越回二戰戰場體驗，或是進入《塞爾達傳說》中的海拉魯大陸冒險。

其中最能體現交互式趣味的，莫過于我們在開頭提到的《Can You Wake Him Up? 》。

當然，如果你不想玩預設好的劇本，PixVerse R1也提供了從零開始的創造模式。只需要確定好視頻畫幅比例，選擇一種視覺風格（如第一人稱視角的POV、氛圍感或戲劇性），最后輸入你構想的世界觀。設定完成后，一個屬于你的、可供探索的實時生成世界就誕生了。

接下來展示幾個我們的測試結果。

我先是選擇了一個名為“Cybergens”的主題場景，畫面主體是一個充滿金屬質感的旋轉機械骷髏頭。

我輸入“戴上一頂西部牛仔帽”的指令，我的預期是在保持機械骷髏主體不變的前提下，頭頂憑空生成一頂帽子。實際上卻是機械骷髏瞬間變成了一個戴著牛仔帽、眼鏡和留著胡子的真人男性，但還是挺酷炫的。

然后我又嘗試了另一個指令“頭部被小丑撲克牌環繞”，很顯然生成的不是小丑撲克牌，但原本的骷髏頭變成了一個。我恍然大悟，好像是這么個邏輯：我說西部牛仔帽，它理解成西部牛仔；我說小丑撲克牌，它理解成小丑。

進入這個塞爾達風格的世界后，一個酷似林克的卡通角色正在曠野上奔跑。我輸入指令“長出一對白色翅膀在天空飛翔”。

我的預期是角色應該像《原神》中使用風之翼那樣，自然地展開翅膀升空、滑翔，保持動作的流暢性。結果卻是原本正在向前奔跑的角色突然停下，然后莫名其妙地轉過身來正對鏡頭，背后長出一對白色羽翼，原地撲騰了幾下。

在這個名為月球漫步的世界中，我先后輸入指令“一艘UFO降落在地表”和“幾個外星人從UFO下來”，結果UFO是有了，但從UFO上下來的卻不是外星人，而是幾個宇航員。

在經歷了前幾次指令翻車后，我意識到目前的PixVerse R1在理解因果邏輯時存在短板。于是我決定放棄人為干預，看看如果不輸入任何指令，模型靠自己的想象力會如何發展。

這次我選擇了容錯率最高的“賽博朋克城市”主題，因為賽博朋克本身是個超現實題材，離奇和崩壞也就沒那么不合理了。

出乎意料的是，這竟然是效果最好的一次，讓人仿佛置身于動畫《賽博朋克：邊緣行者》的場景中。

視頻開始于一段第一人稱視角的城市漫游，巨大的全息金魚在街道上空游動，街邊的拉面攤冒著熱氣，無人機在一座巨大的發光時鐘旁穿梭……

伴隨模型PixVerse R1發布的，還有一份技術報告，PixVerse R1由三個模塊支撐：Omni、Memory和IRE。

Omni原生多模態基座是端到端的多模態模型，文本、圖像、視頻、音頻被統一編碼成連續token流。在保證實時性的同時，PixVerse R1維持了1080P的高分辨率，依靠Omni多模態底座，將文本、圖像、音頻和視頻統一處理，實現了視聽同步，還是很有技術挑戰性的。

盤點那些爆火的世界模型

如果我們把視線從PixVerse R1身上移開，環顧整個世界模型賽道，會發現這里早已硝煙彌漫。在這個賽場，還有幾位不得不提的重量級玩家。

據“AI新榜”觀察，目前世界模型的底層架構主要分為三大流派，且呈現出相互融合的趨勢。一派是以PixVerse R1和Odyssey-2為代表的“視頻派”，以生成視頻為核心；另一派是以Marble為代表的“3D/空間智能派”，這一路徑往往可以生成可交互、可導航、可編輯的三維環境；還有以NVIDIA Cosmos為代表的“物理派”，目標是構建極其精確、仿真的數字孿生世界，用來訓練機器人和自動駕駛。

Genie 3

https://deepmind.google/blog/genie-3-a-new-frontier-for-world-models/

Genie 3是谷歌DeepMind于2025年8月推出的最新一代世界模型，它能根據簡單的文字提示實時創造可交互、可探索的虛擬世界環境。這個虛擬世界像游戲那樣可以自由移動、互動，而且在短時間內保持物理及視覺一致性，讓用戶（或者訓練中的智能體）像進入一個真正的世界一樣探索和操作。

跟傳統的文本生成視頻模型不同，Genie 3要同時理解世界的邏輯、物理與持久性，它能在720P分辨率、每秒24幀的條件下保持數分鐘內世界的連貫性。這意味著你在一個場景里改變了某個對象的位置、天氣等等，它能夠記住這些場景狀態。當用戶控制角色離開某個場景再返回時，場景內的物體布局等狀態保持不變。

從官方介紹看，谷歌也把Genie 3定義為第一款支持實時交互的世界模型。相比Genie 2，Genie 3在交互性和畫質上實現了質的飛躍：用戶不僅能控制角色移動，還能通過文本指令實時修改環境規則，比如“把白天變成黑夜”、“讓重力失效”。這種能力證明了模型對物理語義的深度理解。

Odyssey-2

https://odyssey.ml/the-dawn-of-a-world-simulator

Odyssey-2是Odyssey（AI創業公司）2025年推出的實時互動式AI視頻世界模型，和PixVerse R1十分相似，同樣主打實時生成和可交互，能以約20幀每秒的速度實時生成視頻幀。

據我們的測試，Odyssey-2生成的視頻畫質和流暢度不如PixVerse R1，但可以點擊畫面元素觸發推薦提示詞，更有交互感。

Marble

https://marble.worldlabs.ai/

Marble是由李飛飛創業公司World Labs于2025年11月推出的多模態世界模型與3D世界生成平臺。

Marble的核心能力在于它可以根據一句文字描述、一張圖片、一段視頻，甚至是粗略的3D布局，生成3D世界。生成后的3D世界可以進行交互式編輯、擴展，并導出為高斯潑濺、三角網格、視頻等多種格式，可無縫導入主流游戲引擎如Unreal、Unity、Blender等。

李飛飛團隊認為，真正的智能必須具備空間感，其創立的World Labs就致力于構建具有空間智能的大型世界模型。

傳統3D內容創作通常需要龐大的建模團隊和復雜工具，而Marble能在幾分鐘內根據簡單描述生成完整的環境，大幅降低創作門檻。同時，它也為機器人學、建筑可視化、互動娛樂等需要精細空間理解的領域提供了新的工具。

Oasis

https://oasis.decart.ai/introduction

Oasis是由Decart AI于2024年10月推出的實時交互式AI世界模型/游戲生成系統。它標榜自己為世界上第一個能夠實時生成并讓用戶互動的開放世界AI模型。

區別于傳統的游戲引擎，Oasis能夠根據玩家的輸入，利用大規模預訓練得到的模式理解和概率預測，在沒有底層游戲邏輯和代碼的情況下實時生成整個游戲世界。可以理解為Oasis是一個完全由AI生成的、可玩的Minecraft克隆版。

目前，Oasis在世界持續性、高精度交互細節、分辨率與畫面穩定性等方面仍有限制。

NVIDIA Cosmos

https://www.nvidia.com/en-us/ai/cosmos/

NVIDIA Cosmos是英偉達于2025年1月推出的面向“物理AI”開發的世界基礎模型平臺，專注于讓機器人、自動駕駛汽車等具備理解現實世界、預測物理狀態、生成合成訓練數據的能力。

在實際應用層面，Cosmos能顯著改進以下方面：用自動生成的數據訓練機器人和自動駕駛系統，減少對真實采集數據的依賴；模擬復雜環境（如城市交通等）用于AI認知和策略學習；與NVIDIA的Omniverse等仿真平臺協同，為物理AI系統提供更逼真的環境和更高效的開發流程。

那么，世界模型究竟會如何重塑行業呢？

在多個潛在應用方向中，游戲和互動娛樂行業可能是最先被世界模型改變的領域之一。

過去，游戲世界是由策劃和美術提前設計完成，玩家只能在有限規則、關卡內探索。而世界模型引入了一種新的范式，玩家不再只是沿著游戲設計者預設的規則行動，而是能夠實時生成游戲世界，并進行探索和交互，這種變化將重塑游戲的開發流程。未來的游戲可能是由一個訓練好的大模型實時生成，這將帶來無限的開放世界和動態劇情。

影視與內容創作行業同樣會受到深遠影響。

想象一下，以互動影視為代表的互動敘事作品中，觀眾不再只是被動觀看，而是可以在觀看過程中持續影響劇情走向。這種以參與和反饋為核心的創作形態，也天然適配劇情向內容賬號、互動直播欄目等，需要用戶介入和實時反應驅動的內容形態。

而且隨著可導航、可編輯的虛擬世界逐漸成熟，創作者可以在一個完整的虛擬環境中“取景”和“拍攝”，場景、光照和鏡頭調度都可以在這個空間中完成。這種轉變尤其適用于虛擬拍攝、視效制作和動畫工業。

相比創意產業，在機器人和自動駕駛等領域，世界模型的意義更加偏向工程和基礎設施層面。這類行業高度依賴大量真實世界數據，但真實數據的采集成本高、周期長，而且在許多極端或危險場景中幾乎不可行。世界模型通過構建具有物理一致性的模擬環境，為智能系統提供了一個可以反復試錯和訓練的“替代現實”。在這樣的環境中，模型不僅可以學習感知，還可以學習決策和長期規劃。

可以確定的是，我們正站在一個清晰的臨界點上，當AI逐漸成為構建和模擬真實世界的引擎，不僅將重塑影視、游戲、具身智能等行業的內容形態和交互體驗，也被普遍視為通向通用人工智能過程中不可或缺的一步。

但世界模型的真正價值，仍有賴于各行各業的開發者和創作者在此基礎上，進行持續探索、應用落地和再創造。

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