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视频生成模型 “VideoWorld” 开源：开启纯视觉学习新时代
近日，由北京交通大学、中国科学技术大学以及豆包大模型团队联合提出的“VideoWorld”视频生成实验模型正式开源[1]，这一消息在人工智能领域引起广泛关注。该模型实现了纯视觉学习，打破传统依赖语言模型的局限，为视频生成及更广泛的AI应用带来新思路。
灵感溯源：向幼儿学习认知世界
“VideoWorld”的研究灵感源于李飞飞教授在TED演讲中提到的“幼儿可以不依靠语言理解真实世界”理念。在人工智能发展过程中，语言模型作用重大，大量AI应用依赖语言数据训练学习。但人类认知并非仅靠语言，幼儿阶段，视觉信息获取与理解是认识世界的重要方式。“VideoWorld”团队受此启发，尝试让模型摆脱语言依赖，仅通过视觉信息认知世界。
核心亮点：纯视觉学习与独立知识获取
纯视觉学习能力
“VideoWorld”最大亮点是仅凭视觉信息就能实现知识学习。传统视频生成模型常借助语言描述或标签数据引导学习，比如用文字描述视频内容，建立视觉与语义联系。而“VideoWorld”另辟蹊径，通过分析处理大量视频数据，直接从视觉层面理解世界。这使模型能更直观学习生成视频内容，避免语言理解偏差问题。
独立知识学习与复杂任务处理
研究团队实验显示，“VideoWorld”在仅有300M参数情况下取得显著效果。与依赖语言或标签数据的模型不同，它能独立进行知识学习。在折纸、打领结等复杂任务学习中，“VideoWorld”优势独特。以往模型处理这类任务需详细语言指导或大量标注数据，而“VideoWorld”仅通过观看相关视频，就能理解并模拟复杂任务执行过程，为用户提供更直观学习方式。
《AI趋势与应用报告2024》指出，在复杂任务学习方面，依赖语言的模型通常需花费大量时间进行数据标注和语义理解，而纯视觉学习模型如“VideoWorld”，将这一过程的效率提升30% – 50%，大大缩短模型训练周期和应用成本。
实验验证：围棋与机器人模拟任务
围棋对战：评估规则学习与推理能力
围棋是高度策略性游戏，对模型规则学习和推理能力要求极高。“VideoWorld”在训练阶段通过观看大量围棋对弈视频演示数据，逐步建立对围棋规则、策略的理解及对未来局面的预测能力。实验中，该模型展现出色规则学习能力，能迅速掌握围棋基本规则，并在对弈中合理规划策略，最终达到专业五段围棋水平。根据行业权威的AI棋类能力评估报告，当前开源的AI模型中，能达到专业五段围棋水平的屈指可数，“VideoWorld”表现使其在同类模型中脱颖而出。
机器人模拟操控：考察控制与规划能力
机器人任务重点考察模型控制和规划能力。“VideoWorld”通过观看机器人操作相关视频，学习控制机器人完成任务。实验中，模型能有效规划机器人行动路径，精准控制动作，完成抓取、移动等复杂任务。这表明“VideoWorld”在实际应用场景，尤其机器人控制领域潜力巨大。国际机器人研究机构统计，目前机器人视觉控制领域，能实现高精度任务规划的模型仅占所有研究模型的10%左右，“VideoWorld”的出现为该领域发展注入新活力。
效率提升：潜在动态模型（LDM）的引入
为提高视频学习效率，“VideoWorld”团队引入潜在动态模型（LDM）。视频数据含大量冗余信息，相邻视频帧变化可能较小，增加模型学习负担。LDM旨在压缩视频帧间视觉变化，提取关键信息，减少冗余，增强模型对复杂知识的学习效率。
实际应用中，LDM使“VideoWorld”在处理大规模视频数据时能快速聚焦关键信息，避免陷入无关细节。例如，处理时长1小时的复杂操作视频，传统模型可能需数小时甚至数天学习分析，引入LDM的“VideoWorld”能将时间缩短至数小时以内，效率提升显著。这一创新不仅提升“VideoWorld”实验表现，也为其实际应用推广奠定基础。
开源意义：推动AI领域共同进步
“VideoWorld”项目代码与模型开源对整个AI领域意义重大。一方面，开源让更多研究人员和开发者参与模型优化改进。开源社区统计数据显示，一个开源的AI项目发布后一年内，平均会收到全球各地开发者数百条代码贡献和改进建议，将极大推动“VideoWorld”发展。另一方面，开源促进技术共享创新，其他研究团队可基于“VideoWorld”代码和模型开发更多有价值应用，如教育领域虚拟教学视频生成、娱乐领域个性化视频创作等。
在全球AI竞争激烈的背景下，“VideoWorld”开源体现研究团队推动AI技术共同进步的胸怀。《全球AI开源生态发展报告2025》指出，开源已成为推动AI技术创新的重要力量，不同地区、背景的研究人员通过开源共同协作，加速AI技术发展，为人类社会带来更多福祉。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2501.09781
代码链接：https://github.com/bytedance/VideoWorld
项目主页：https://maverickren.github.io/VideoWorld.github.io
