世界模型全家桶发布

根据官方介绍，GWM-1是基于Gen-4.5构建的，这是Runway最新的视频生成模型。

但和Gen-4.5有所不同的是，GWM-1采用的是自回归架构，它可以根据之前的记忆内容，进行逐帧预测生成。

另外模型支持实时交互控制，包括调整相机姿态、修改机器人操作指令或音频。

它目前包含三个变体：

1、GWM Worlds：用于实时环境的模拟与探索。

GWM Worlds能够让用户在连贯、有反应的世界中自由移动，而无需手动设计每个空间。

具体来说，用户首先需要为模型提供一个可供参考的静态场景，然后它就会在用户移动过程中，实时生成一个沉浸式、无限且可探索的空间，其中包含几何图形、光照和物理效果。

相比于其它世界模型，普遍只能生成有限长度的帧序列，GWM Worlds不仅能够在智能体移动的同时实时生成新场景，还能保持这些场景元素在长序列移动过程中的空间一致性。

允许用户通过文本提示改变环境的物理规则，例如当提示词要求智能体骑自行车，场景就会被约束在地面上；反之如果提示飞行，模型就会解除重力约束，实现空中自由导航。

这将有助于训练智能体在真实物理世界的行动，GWM Worlds可以快速搭建出一个能让智能体自由探索、犯错和学习的环境。

此外GWM Worlds也可以通过实时生成虚拟环境，为VR沉浸式体验提供支持。

2、GWM Avatars：能够模拟人类对话。

这是一个由音频驱动的交互式视频生成模型，可以模拟自然的人类表情和动作，无论是写实还是风格化角色。

能够渲染出逼真的面部表情、眼部动作、口型与语音同步，以及自然的手势，在长时间交互中也能保持稳定质量。

它可以作为生活中的个性化导师，用仿真的互动方式解释复杂概念；也能改变客户服务方式，生成一个永远耐心、随时在线、具有人类表情的数字人，帮助解决用户实际需求。

在面试、谈判等高压场景中，GWM Avatars模拟真实对话，让人们得以在安全环境中练习冲突沟通或演讲示范；而在游戏和互动娱乐领域，也能让NPC变得栩栩如生——做到能倾听、能思考、能对话。

而GWM Avatars即将正式上线，并提供API，供使用者自行集成到自己的产品或服务中。

3、GWM Robotics：用于机器人操作。

GWM Robotics本质上更偏向于学习型模拟器，并非基于固定规则编程，而是通过学习机器人相关数据形成模拟能力。

换言之，它是一个在机器人数据上训练的世界模型，会根据机器人动作预测视频序列，主要承担两大任务：

用于策略训练的合成数据增强：

通过GWM Robotics生成合成训练数据，然后从新物体、任务指令和环境变化多个维度扩充现有的机器人数据集。

这些合成数据无需进行昂贵的真实世界数据收集，就能提升已训练策略的泛化能力和鲁棒性。

模拟中的策略评估：

在GWM Robotics里，可直接测试策略模型可行性（如OpenVLA、OpenPi等VLA模型），而无需部署到实体机器人上。

这种方法将比真实世界测试更快、重复性更高，且安全性显著提升，同时还能提供贴合实际的行为评估。

总的来说，GWM Robotics可以有效解决物理硬件的瓶颈问题（成本高、损耗快、场景难复现等），通过模拟环境替代实体硬件场景，可以让训练和评估更高效、更具性价比。

同时还发布了GWM Robotics的Python软件开发工具包（SDK），该SDK支持多视角视频生成和长上下文序列，旨在无缝集成到现代机器人策略模型中。

OMT

除了世界模型，Runway这次还对Gen-4.5进行了升级更新，新增支持原生音频生成和原生音频编辑。

比如Gen-4.5现在可以生成逼真的对话、音效和背景音频，把原先的创作内容扩充到更广的故事类型。

在现有音频的编辑上，用户可以根据自己的特定需求以任何方式进行调整。

不仅能用音频生成新视频，还引入了多镜头编辑功能，可以在初始场景中进行任意长度的修改，并实现整段视频的一致变换。