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今天，由李飛飛聯合創立的空間智能公司 World Labs 在同一天發布了三篇技術論文！

三篇論文分別由公司內部實習生主導完成，研究方向各異，但共享同一個核心命題：借助已在海量圖片數據上訓練成熟的 2D 生成模型，降低 3D 內容生成的難度門檻。

值得注意的是，正如 World Labs 聯合創始人 Justin Johnson 所言，盡管該公司此前已有成果展示，但這三篇論文確是該公司的首批論文（first-ever papers）

回到這三篇論文的主題：3D 內容生成。這是一個長期以來「說起來簡單、做起來極難」的領域。

現實世界是三維的，但訓練數據絕大多數是二維的（包括照片、視頻、圖像），而不是帶有體積、深度和遮擋關系的完整空間結構。一旦轉入三維，訓練數據驟減，幾何一致性的維護變得指數級復雜。

過去數年，研究者們已經找到了一條可行路徑：不從頭訓練 3D 生成模型，而是將 2D 擴散模型的強大先驗能力遷移到 3D 生成任務中。

World Labs 這次發布的三篇論文，分別從不同角度延伸了這條思路。

三項研究的具體切入點各有側重：

• World Tracing解決的是「從單張圖像恢復可見表面之外的完整三維幾何」問題；
• Modality Forcing探索的是「如何讓一個文生圖模型同時具備深度感知和 3D 推理能力」；
• Flex4DHuman則將問題延伸到時間維度，嘗試從普通單目視頻中提升出可合成的動態 4D 人體。

值得注意的是，就在論文發布的同一天，World Labs 聯合創始人 Christoph Lassner 在社交媒體上宣布因病將離開公司，為這場學術亮相增添了一絲人事變局的注腳。

下面我就來具體看看 World Labs 的首批論文。

World Tracing

讓每一個像素，都指向一個完整的 3D 世界

如果你手中只有一張照片，你能從中恢復多少三維信息？

常識告訴我們：很有限。照片只是現實世界在某一時刻、某一視角下的投影，深度信息丟失，遮擋面后方的空間完全缺席。當前主流的單圖轉 3D 方法，通常面臨一個兩難困境：要么做深度估計（精確但只能恢復可見表面）；要么做生成補全（想象力豐富但結果往往偏離原始圖像的視覺細節）。

World Tracing方案試圖同時消解這兩種缺陷。

• 論文標題：World Tracing: Generative Pixel-Aligned Geometry Beyond the Visible
• 論文地址：https://arxiv.org/abs/2606.13652
• 項目地址：https://haoz19.github.io/world-tracing-page/

論文由 Hao Zhang 主導，團隊成員包括 World Labs 聯合創始人 Ben Mildenhall、Christoph Lassner、Gengshan Yang 等人。

核心思路是：將每一個輸入像素視為一條射線，沿著這條射線預測一組有序的三維坐標點——第 0 層是可見表面，之后各層依次是沿該射線方向的被遮擋幾何體。論文將這種表示稱為「pixel-aligned multilayer geometry representation」（像素對齊的多層幾何表示），具體實現為一個多層 XYZ 坐標張量（multilayer XYZ stack）。

換句話說，World Tracing 給每個像素對應的不只是一個三維點，而是一疊有序的三維點，記錄了這條視線穿越場景所經過的所有幾何層：第 0 層是直接可見的表面，更深的層則逐步揭示被前景物體遮擋的隱藏幾何體。

這就像是把相機比作一支鉛筆：普通深度估計只能畫出物體的輪廓線，而 World Tracing 試圖畫出這支鉛筆穿透紙張時，另一面的樣子。

預測這種「深度堆疊」本身是極高難度的任務，因為遮擋面的幾何信息根本沒有出現在圖像中，模型必須依賴對現實世界空間結構的「常識」來進行推斷。

為此，研究團隊采用了擴散模型來對這組有序深度值建模。擴散模型天然適合處理帶有不確定性的分布式預測，而非給出單一確定答案。

更關鍵的是，整個預測過程始終對齊于原始輸入圖像的像素坐標?？梢姳砻娴纳疃缺痪_地「錨定」在圖像信息中，而不可見部分的補全則在這個約束框架下進行生成。這使得最終的三維重建既忠實于輸入圖像，又具備完整的空間結構。

論文中展示的案例覆蓋了靜態物體、室內外場景，乃至動態世界建模。團隊還發布了論文代碼、項目主頁和 Hugging Face 在線演示，讓外界能夠直接測試這套方法對任意圖像的處理效果。

對于 World Labs 這樣以「空間智能」為核心產品方向的公司來說，World Tracing 的意義在于：它提供了一種從單張圖像出發、直接恢復豐富三維結構的技術路徑，而不需要多視角輸入或昂貴的三維數據標注。這與 Marble 產品「從圖像生成可探索三維世界」的核心承諾高度一致。

Modality Forcing

一個模型，同時理解顏色、文字和深度

深度估計和圖像生成，在傳統上是兩個完全獨立的任務，分別需要專門的數據集和獨立訓練的模型。前者需要精確的深度標注（LiDAR 掃描或雙目視覺），后者依賴海量圖文對。兩套任務的數據規模相差懸殊——圖像生成模型見過數十億張圖片，而深度模型的訓練數據量通常只是零頭。

這種不對稱，催生了一個自然的問題：能否讓已經在海量圖文數據上訓練成熟的文生圖模型，直接學會對深度的感知？

Modality Forcing給出了一個肯定的回答，并走得更遠。

• 論文標題：Modality Forcing for Scalable Spatial Generation
• 論文地址：https://arxiv.org/abs/2606.13676
• 項目地址：https://modality-forcing.github.io/

這篇由 Bardienus Duisterhof 主導的 World Labs 實習研究，核心主張是：文生圖是一種可擴展的 3D 推理預訓練目標，只要用對訓練策略，同一個模型可以在 RGBD 生成、深度估計和深度條件圖像生成三項任務之間自由切換。

論文提出的方法名為「Modality Forcing」，其核心機制是：給 RGB 和深度兩種模態分別分配獨立的擴散噪聲時間步（per-modality noise levels）

訓練時，RGB 和深度各自被加入不同程度的噪聲，同時接受各自獨立的損失監督；推理時，只需固定某一模態的噪聲步為 0（即視為已知條件），對另一模態完整去噪，便可實現圖像→深度（I2D）或深度→圖像（D2I）的條件生成；兩者均加噪則為聯合生成。

由于深度在像素空間（而非 VAE 隱空間）中直接擴散，模型可以從僅含稀疏深度標注的真實世界數據中學習，不再局限于依賴密集標注的合成數據集。

這種思路的優勢在于：不需要額外引入獨立的深度網絡，也不需要為每個任務單獨設計架構分支。一個預訓練的文生圖模型，通過 Modality Forcing 微調之后，就具備了對場景幾何的直接感知能力。

從技術路徑來看，Modality Forcing 與近年來流行的多任務擴散模型研究（如 Marigold、Depth Pro、Lotus 等）方向一致，但其獨特之處在于對「生成」與「感知」兩類任務的統一處理。深度估計通常被視為一個判別任務（給定圖像，輸出深度值），而文生圖是一個生成任務。

Modality Forcing 的貢獻在于證明：這兩種任務之間的邊界比想象中模糊得多；生成能力的積累，可以直接轉化為感知能力的提升，反之亦然。

對 World Labs 來說，這項研究的意義延伸到產品層面：Marble 的 3D 世界生成需要對場景深度的精確理解。一個同時具備生成和感知能力的統一模型，將使 3D 世界的構建更加自洽，避免深度估計模塊和生成模塊之間的累積誤差。

Flex4DHuman

從一段手機視頻，「升維」出可合成的動態人體

如果說前兩篇論文處理的是靜態或通用場景，Flex4DHuman則將挑戰聚焦于一個更具體但同樣重要的子問題：如何從一段普通的單目視頻（比如手機拍攝的日常視頻），重建出動態人體的完整四維結構，即三維空間+時間維度。

這個問題的難點在于「單目」兩個字。多目攝像系統可以通過視差直接測量三維坐標，但單目視頻丟失了這種幾何約束。從單目視頻重建運動中的三維人體，本質上是一個欠約束問題：同一段視頻序列，理論上對應無數種可能的三維運動軌跡。此前的方法大多依賴優化過程，計算耗時，且難以泛化到訓練集以外的姿態和外觀。

Flex4DHuman 由 Yipeng Wang 擔任項目負責人，第一作者為 Jen-Hao Cheng，工作在 World Labs 實習期間完成。

• 論文標題：Flex4DHuman: Flexible Multi-view Video Diffusion for 4D Human Reconstruction
• 論文地址：https://arxiv.org/abs/2606.13655
• 項目地址：https://andy-cheng.github.io/Flex4DHuman/

方法以阿里巴巴的 Wan 2.1（一個 1.3B 參數的文本生成視頻 DiT）為基礎進行微調，核心改動只有一處：將原有的時空位置編碼替換為一套五軸位置編碼（five-axis positional encoding），在原有的空間坐標和幀序索引之外，額外引入視角槽索引和連續 SE(3) 相對相機幾何，使模型在注意力機制內部直接感知相機之間的相對位姿關系。

這個設計帶來了一個關鍵優勢：不需要骨架估計（skeleton）、深度圖或法線圖等顯式幾何先驗，僅憑相對相機姿態就能驅動多視角視頻的同步生成。這與此前主流方法（如 Diffuman4D 依賴 SMPL 骨架、MV-Performer 依賴深度和法線渲染）形成鮮明對比。

給定一段單目參考視頻和目標相機姿態，模型直接輸出在時間上同步、視角上一致的多視角視頻序列；再將這些多視角視頻送入 FreeTimeGS 重建管線，即可得到動態 4D 高斯表示（4D Gaussian Splats）。

這套流程將視頻擴散模型的強大外觀先驗與 4D 高斯的高效渲染能力結合起來，使得從一段跳舞視頻或行走視頻出發，可以將其中的人物「升維」為完整的動態 4D 資產，再合成進任意 3D 場景。這對于數字內容創作、虛擬制片和 AR/VR 應用具有直接價值。

論文還驗證了方法超出人體的泛化性：同一個模型經過少量微調后，可以推廣到多物種動物的多視角生成，在跨物種零樣本測試中仍保持較強性能，表明方法的核心設計不依賴人體特有的幾何假設。

論文在 DNA-Rendering 和 ActorsHQ 兩個基準上進行了評測。與同樣基于單目參考視頻的 Diffuman4D-mono-skeleton 相比，Flex4DHuman 在 DNA-Rendering 上 PSNR 提升約 9.3 dB；在零樣本的 ActorsHQ 測試集上，PSNR 也高出對手約 3.4 dB。

從更宏觀的視角來看，Flex4DHuman 代表了「2D 視頻數據賦能 3D 世界建?！惯@一技術路線的一個典型樣本。手機視頻是人類日常生產最多的數據形式，如果能夠高效地從中提取四維信息，將極大擴展 3D 世界模型的訓練數據來源。

聯創 Christoph Lassner 宣布離職

就在三篇論文發布的同一天，World Labs 聯合創始人Christoph Lassner在 X 平臺發帖，宣布自己將離開公司，開啟下一段旅程。

Lassner 是 World Labs 四位聯合創始人之一，另外三位分別是李飛飛、Justin Johnson 和 Ben Mildenhall。他長期從事計算機視覺與計算機圖形學交叉領域的研究，專注于從 2D 圖像和視頻中恢復可用的三維內容。

在加入 World Labs 之前，Lassner 的職業軌跡覆蓋了多個行業前沿。他曾在初創公司 Bodylabs 工作，該公司后被亞馬遜收購，專注于基于圖像的三維人體建模；在亞馬遜期間，他主導開發了 Amazon Halo 智能手環的三維體型估算系統，用戶僅需手機自拍，即可獲得精確的三維身材模型。此后，他先后在 Meta Reality Labs Research 和 Epic Games 主持研究團隊，深耕神經渲染和 NeRF（神經輻射場）相關技術，2022 年 Meta Connect 大會上展示的實時輻射場渲染演示，正是他所在團隊的成果之一。他還開發了 Pulsar 渲染器，一種基于球體基元的可微分渲染器，后來成為 PyTorch3D 的后端組件之一，在學術界得到廣泛應用。

Lassner 于 2024 年初與李飛飛等人共同創立 World Labs。公司于同年 9 月從隱身狀態中走出，以約 10 億美元估值完成 2.3 億美元融資，投資方包括 NVIDIA、AMD、Adobe 和 Databricks 旗下風險投資機構。2026 年 2 月，World Labs 完成了由 Autodesk 領投的 10 億美元新一輪融資，估值躍升至約 50 億美元。

三篇論文的致謝列表中均出現了 Lassner 的名字，這意味著他在職期間積極參與了這些實習研究項目。

對于離職的原因，Lassner 在公開聲明中做了坦誠的說明：過去幾個月里，他經歷了數起個人事故，其中包括一次造成多處骨折和腦震蕩的意外，目前仍在恢復中。這段強制休息的時間讓他有機會重新審視自己的處境，并做出了退出日常運營職務的決定。他同時表示，將繼續以顧問身份支持公司，并對李飛飛、Justin Johnson 和 Ben Mildenhall 在這一決定過程中給予的理解和支持表達了感謝。

在向公司內部團隊發送的信件中，Lassner 寫道，他「深信 World Labs 以及我們正在構建的事業的重要性」，公司目前所處的強勁位置讓他確信此刻是交棒的合適時機。他表示，自己下一步的計劃尚不明確，但「對即將到來的事感到興奮」。

結語

三篇論文同日亮相，對 World Labs 而言是一個值得記錄的時間節點。這家公司自 2024 年創立以來，主要以技術博客和產品的形式與公眾見面：Marble 世界模型的內測與公測、World API 的開放、Spark 2.0……而這次是公司首次以 arXiv 預印本形式正式發表學術論文。

這次的集體亮相，聯合創始人 Justin Johnson 在 X 上的評論或許最能說明其背景意涵：「3D 是一個令人興奮的領域，我們仍在摸索正確的任務定義、問題形式、模型架構，以及最佳的擴展方式。我們在這里分享一些想法，由一批出色的實習生主導完成?！?/p>

語氣謙遜，但方向很清晰：World Labs 正在將「空間智能」的研究路線推向更深處，并愿意在這一過程中與學術社區分享自己的思考。

文中視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/tSorVEK3cAszxBw_MKLzMQ