2025年2月10日，視頻生成模型“VideoWorld”由豆包大模型團隊與北京交通大學、中國科學技術大學聯合開發并正式開源，VideoWorld模型的核心創新在于它完全無需依賴語言模型，只通過視覺信息就可實現復雜任務的學習與生成。

一、核心功能特征

1. 純視覺知識學習

• 通過無標注視頻數據自主掌握復雜規則與策略（如圍棋落子邏輯、機器人操作時序），無需語言指令或強化學習的獎勵機制

• 支持多步驟推理與長期規劃能力，例如圍棋對弈中預判對手后續5-9步行動

2. 高效視覺表征壓縮

• 引入潛在動態模型（LDM）將視頻幀間變化編碼為緊湊的潛在序列，降低冗余信息干擾

• 實現長短期動態依賴的聯合建模，短時關注精細位移（如機械臂微調），長時捕捉任務級模式（如圍棋戰術組合）

3. 跨場景泛化能力

在CALVIN與RLBench機器人測試集上接近Oracle模型性能，可適應不同環境參數（如光照、物體位置）

圍棋對弈達職業五段水平（Video-GoBench基準），超越傳統強化學習代理。

二、VideoWorld技術架構：

基礎架構

• 基于VQ-VAE將視頻幀離散化為token序列，采用自回歸Transformer實現幀級預測

• 訓練數據僅包含任務執行過程視頻（如圍棋棋局演變、機械臂操作記錄）

潛在動態模型（LDM）

• 編碼機制：將未來H幀視覺變化壓縮為連續潛在代碼，量化后作為預測目標

• 雙流預測：聯合優化視頻幀生成與潛在代碼預測，增強對關鍵決策節點的建模

• 可解釋分析：通過UMAP可視化顯示潛在空間聚類與任務動態強相關。

效率優化設計

• 模型參數量控制在3億級，相比傳統視頻模型降低80%計算開銷

• 訓練數據規模：Video-GoBench包含十萬級圍棋對局視頻幀

三、VideoWorld應用場景

• 內容創作：為短視頻制作、電影場景構思、游戲中的視覺內容生成等提供強大的支持。

• 教育：通過生成動態視頻，幫助學生更生動地理解復雜的知識。

• 廣告：根據用戶的偏好，生成個性化的廣告視頻，提升營銷效果。

四、VideoWorld下載和安裝:

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/bytedance/VideoWorld.git
cd VideoWorld

2. 安裝依賴：

pip install -r requirements.txt

3. 運行示例：示例代碼通常位于 examples 或 scripts 目錄下。根據需要調整配置文件并運行相應的腳本。

五、VideoWorld項目頁面：

項目主頁：https://maverickren.github.io/VideoWorld.github.io

GitHub 地址: https://github.com/bytedance/VideoWorld

論文鏈接: https://arxiv.org/abs/2501.09781