世界模型

Learning How the World Evolves: Extrapolative Video World Models via Latent Dynamics Reasoning

学习世界如何演化：基于潜动态推理的外推视频世界模型

Haodong Li, Shaoteng Liu, Tianyu Wang, Chongjian Ge, Sihui Ji, Jiahan Zhang, Xin Lin, Haolin Lu, Zhe Lin, Manmohan Chandraker

机构 * UCSD（加利福尼亚大学圣迭戈分校） ； Adobe（奥多比公司） 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)；latent dynamics(title,abstract)；world models(title)

AI总结 针对主流视频扩散模型未建模像素时间转换的问题，提出LDR方法，在PhyWorld基准上实现更优动态外推，参数更少、速度更快，是首个能泛化至训练分布外的视频世界模型

Comments Project page: https://lat-dyn-reason.github.io/

GAUGE: A Measurement-Grounded Benchmark for Physical Fidelity in Simulation Engines and Video World Models

GAUGE：面向仿真引擎与视频世界模型物理保真度的、基于测量的基准

Shuai Wang, Yaxin Feng, Xuekun Jiang, Shihan Tian, Ningyu Yan, Xing Shen, Chaoyang Lyu, Hui Wang, Yunsong Zhou, Hanqing Wang, Jiangmiao Pang, Yang Xiang, Xing Gao, Chunhua Shen, Weinan Zhang

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)

AI总结 本研究提出基于真实世界的GAUGE基准，联合评估数值仿真器与生成式视频世界模型的物理保真度，发现无统一保真的物理引擎，视频模型存在轨迹形式正确但物理量错误的问题，为开发高保真仿真器奠定基础。

ShadowDancer: Teaching Video World Models Any Action by Learning Unified Dynamics Representations from a Video and Its Shadow

ShadowDancer：通过从视频及其阴影中学习统一动力学表示，赋予视频世界模型任意动作控制能力

Jin Cao, Zian Meng, Kaipeng Zhang

机构 * Alaya Lab（Alaya实验室） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)

AI总结 ShadowDancer通过阴影对与跨阴影预测学习统一动力学表示，实现视频世界模型的任意动作帧级控制，在多动力学族上的动作迁移与长回放性能优于基线，平均盲胜率达86%。

Comments https://ShadowDancer-1.github.io

CaliBench: Are the Stochastic Dynamics of Video World Models Physically Calibrated?

CaliBench：视频世界模型的随机动力学是否经过物理校准？

Jonathan Sadeghi, Jenny Seidenschwarz, Jesse Allardice, Sirish Srinivasan, Benjamin Graham, Jeffrey Hawke

机构 * Odyssey（奥德赛公司） 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)

AI总结 CaliBench用于测试视频世界模型的物理校准，将性能分解为可评分性与校准度，发现多数场景-模型组合显著未校准，发布了mnTV指标用于模型对比。

Addressable Memory for Video World Models

视频世界模型的可寻址内存

Xindi Wu, Sven Elflein, James Lucas, Olga Russakovsky, Laura Leal-Taixé, Despoina Paschalidou, Jonathan Lorraine, Aljoša Ošep

机构 * NVIDIA（英伟达） ； Princeton University（普林斯顿大学） ； University of Toronto（多伦多大学） ； Vector Institute（矢量研究院） 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)

AI总结 针对交互式视频世界模型超出训练时序后内存寻址失效及压缩缓存破坏内存的问题，提出无训练框架 WorldTrace，含两种压缩方法，在新基准 LoopBench 上分别提升时序一致性 15.5%、情景回忆 19.5%。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/sil/projects/WorldTrace/

WorldCycle: Self-Verifiable Reinforcement Learning for Long-Horizon Video World Models

WorldCycle：用于长时序视频世界模型的自验证强化学习

Bohai Gu, Yueyang Yuan, Taiyi Wu, Dazhao Du, Jian Liu, Xiaoyi Pang, Jie Zhang, Xiaocheng Lu, Haobin Zhong, Xiaotong Zhao, Alan Zhao, Song Guo

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)

AI总结 本研究针对交互式视频世界模型的误差累积问题，提出自验证RL框架WorldCycle，利用可逆动作循环实现无标注监督，在CycleBench基准上大幅降低状态返回漂移并提升复合动作准确率。

Comments https://nevsnev.github.io/Worldcycle/

SCOPE: Score-Isolated Agentic Optimization for Video World Models

SCOPE：用于视频世界模型的分数隔离智能体优化

Yuhua Jiang, Jiaming Wang, Qingbin Liu, Feifei Gao

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Tencent（腾讯） 纠错

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AI总结 本研究针对视频世界模型推理时改进的评估难题，提出SCOPE框架，通过类型化状态更新与冻结策略实现可审计适应，在Physics-IQ基准上较冻结基线提升+14.24，同时揭示推理时更新的益处需原则性部署机制。

Twin Rollouts: Noise-Coupled Counterfactual Branching in Interactive Video World Models

双回滚：交互式视频世界模型中的噪声耦合反事实分支

Yu Ma, Hongli Shi, Xinran Xu

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)

AI总结 本研究提出噪声耦合双回滚框架，解决交互式视频世界模型的反事实生成问题，规避近似逆问题，定义时空局部性度量，待开展实验验证。

HelloWorld: Enabling Socially Interactive Characters in Video World Models

HelloWorld：在视频世界模型中实现具有社交互动性的角色

Liangyang Ouyang, Ruicong Liu, Xuangeng Chu, Kaipeng Zhang, Yoichi Sato

机构 * The University of Tokyo（东京大学） ； Alaya Lab（阿莱亚实验室） 纠错

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AI总结 该研究提出HelloWorld视频世界模型，通过自蒸馏流水线和训练模块实现角色与用户的社交互动，构建含400样本的基准，其互动质量优于基线且保持顶尖图像美学。

Comments Project page: https://github.com/AlayaLab/HelloWorld

MemLearner: Learning to Query Context memory for Video World Models

MemLearner: 学习查询上下文记忆用于视频世界模型

Jiwen Yu, Jianxiong Gao, Jianhong Bai, Yiran Qin, Kaiyi Huang, Quande Liu, Xintao Wang, Pengfei Wan, Kun Gai, Xihui Liu

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； Fudan University（复旦大学） ； Zhejiang University（浙江大学） ； Kuaishou Technology（快手科技） 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；world models(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)

AI总结 提出基于学习的自适应上下文查询方法MemLearner，利用视频生成模型自身进行上下文记忆查询，解决视频世界模型在遮挡和动态场景下的场景一致性问题。

Comments ECCV 2026, Project Page: https://yujiwen.github.io/memlearner/

BadDreamer: Transferable Backdoor Attacks against Video World Models for Autonomous Driving

BadDreamer: 针对自动驾驶视频世界模型的可迁移后门攻击

Zhe Shuai, Xiaopeng Xie, Yikun Zeng

机构 * Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） 纠错

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AI总结 提出BadDreamer，一种针对自动驾驶视频世界模型的可迁移时空后门攻击，通过污染未来帧中的触发-擦除序列，使模型在物理触发出现时幻觉化障碍物消失，进而误导下游动作预测。

Comments 19 pages, 8 figures, 3 tables. Preprint

RetailSMV: Exocentric vs. Egocentric Adaptation of Foundation Video World Models in Retail

RetailSMV：零售场景中基础视频世界模型的外视角与内视角适应

Amirreza Rouhi, Rajat Aggarwal, Parikshit Sakurikar, Anoop M. Namboodiri, Sashi P. Reddi

机构 * DreamVu 纠错

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AI总结 研究零售场景下基础视频世界模型的外视角与内视角适应，发现仅用外视角数据训练的模型在多项指标上优于或等同于联合训练。

What Makes Video World Model Latents Action-Relevant: Prediction over Reconstruction

什么使视频世界模型潜在空间与动作相关：预测优于重建

Jewon Yeom, Hanseul Kim, Jeongjae Park, Sungmok Jung, Jaejin Lee, Taesup Kim

机构 * Graduate School of Data Science, Seoul National University（首尔大学数据科学研究生院） 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)

AI总结 通过统一探针评估，发现动作相关结构主要由时间视频预训练驱动，而非像素重建保真度，其中视频预训练自监督编码器在视觉保真度和动作预测间取得最佳帕累托权衡。

Holo-World: Unified Camera, Object and Weather Control for Video World Model

Holo-World: 视频世界模型的统一相机、物体和天气控制

Xiangchen Yin, Wenzhang Sun, Jiahui Yuan, Zijie Liu, Yinda Chen, Wei Li, Dachun Kai, Chunfeng Wang, Xiaoyan Sun

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Li Auto ； Institute of Artificial Intelligence, Hefei Comprehensive National Science Center（合肥综合国家科学中心人工智能研究院） 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)

AI总结 提出Holo-World，一种从单张图像联合控制相机、物体运动和天气的统一视频世界模型，通过场景适配器和解耦CFG实现世界保持与天气迁移。

Comments Project Page: https://xiangchenyin.github.io/Holo-World Code: https://github.com/XiangchenYin/Holo-World

Prisma-World: Camera-Controllable Multi-Agent Video World Model

Prisma-World: 相机可控的多智能体视频世界模型

Huiqiang Sun, Zhan Peng, Size Wu, Kun Wang, Kang Liao, Dianyi Wang, Xingyu Zeng, Sheng Jin, Yangguang Li, Zhiguo Cao, Ziwei Liu, Wei Li

机构 * School of AIA, HUST（华中科技大学人工智能与自动化学院） ； S-Lab, NTU（南洋理工大学S-Lab） ； SenseTime Research（商汤科技研究院） ； FDU（复旦大学） ； SUAT（深圳大学） ； HKU（香港大学） ； CUHK（香港中文大学） 纠错

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AI总结 提出Prisma-World，通过联合几何感知去噪过程实现多智能体视频生成中的跨视角一致性，支持灵活智能体数量和相机控制。

Comments Project page: https://huiqiang-sun.github.io/prisma-world/

Wonder: Video World Model Done Better

Wonder：改进的视频世界模型

Jiacong Xu, Hanwen Jiang, Zhixin Shu, Kalyan Sunkavalli, Vishal M. Patel, Yiqun Mei

机构 * Adobe Research（Adobe研究院） ； Johns Hopkins University（约翰·霍普金斯大学） 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)

AI总结 Wonder是用于实时相机可控世界探索的通用视频世界模型，通过系统级协同设计，包括新型相机条件设定、高效内存机制等，能合成多样视频，支持视频条件生成，保持长时间的连贯视觉效果。

Comments Project Page: https://wonder-world-model.github.io/

DreamX-Phi 1.0: Action-Conditioned Video World Model for Robotic Manipulation

DreamX-Phi 1.0：面向机器人操控的动作条件视频世界模型

DreamX Team, Rui Chen, Xiangxiang Chu, Geng Li, Jifan Li, Qingfeng Shi, Datao Tang, Jing Tang, Jun Wang, Pengfei Zhang

机构 * DreamX 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)

AI总结 DreamX-Phi 1.0是面向机器人操控的动作条件视频世界模型，通过几何编码、深度分支等优化，在WorldArena 2.0挑战赛获Track1第一、Track2第二，模型与代码将公开。

Comments Code: https://github.com/AMAP-ML/DreamX-Phi

MoVerse: Real-Time Video World Modeling with Panoramic Gaussian Scaffold

MoVerse: 基于全景高斯支架的实时视频世界建模

Yang Zhou, Ziheng Wang, Yuqin Lu, Haofeng Liu, Jun Liang, Shengfeng He, Jing Li

机构 * South China University of Technology ； Columbia University ； Orange Team, Youku Moku-Lab, HUJING Digital Media \& Entertainment Group ； Singapore Management University 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；video world model(title,abstract)

AI总结 提出MoVerse，从单张窄视场图像实时构建可交互漫游的360度全景世界，通过拓扑感知扩散补全视场、全景几何残差预测生成3D高斯支架，并结合双向扩散教师蒸馏为因果自回归学生实现低延迟视频渲染。

Comments Project Page: https://orange-3dv-team.github.io/MoVerse/

SafeDojo: Safe Reinforcement Learning for VLA via Interactive World Model

SafeDojo：基于交互世界模型的安全强化学习用于视觉-语言-动作模型

Kai Tang, Peidong Jia, Zhong Chu, Jixian Wu, Rui Ma, Jiajun Cao, Fangyuan Zhao, Sixiang Chen, Yichen Guo, Xiaowei Chi, Chun-Kai Fan, Kevin Zhang, Jinchang Xu, Fubing Yang, Weishi Mi, Xiaozhu Ju, Jian Tang, Shanghang Zhang

机构 * State Key Laboratory of Multimedia Information Processing, School of Computer Science, Peking University（北京大学计算机学院多媒体信息处理国家重点实验室） ； Beijing Innovation Center of Humanoid Robotics（北京人形机器人创新中心） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学） 纠错

专题命中 视频世界模型 ：world model(title,abstract)；world model(title,abstract)；video world model(abstract)；video world model(abstract)

AI总结 提出SafeDojo，首个基于模型的安全强化学习框架，通过交互式视频世界模型进行想象学习安全动作，结合解耦的任务奖励和安全代价信号，在SafeLIBERO和真实机器人上取得最佳安全成功率。

Comments 20 pages, 5 figures, 8 tables

ABot-World-0: Infinite Interactive World Rollout on a Single Desktop GPU

ABot-World-0：在单台桌面GPU上进行无限交互式世界展开

Fan Jiang, Zhaoxu Sun, Mengchao Wang, Ziyu Zhu, Chiyu Wang, Yunpeng Zhang, Wenlin Liu, Yun Wang, Xue Zheng, Rui Sun, Junfeng Ni, Hongyu Pan, Zhongxu Sun, Fei Yu, Zengye Ge, Mengmeng Du, Nianfei Fan, Mingchao Sun, Yu Liu, Yongchang, Yanqing Zhu, Jiahang Wang, Ning Ying, Yuze Xuan, Di Yang, Zhicheng Liu, Zhe Gao, Tingbing Xu, Jiacheng Sui, Wenjin Yang, Junnan Lai, Shufeng Liu, Yuan Liu, Zheng Zhou, Yingliang Peng, Dawei Cao, Kaifeng Sheng, Yuxiang Cai, Fei Lu, Mu Xu, Ning Guo

专题命中 视频世界模型 ：world model(abstract)；video world model(abstract)；world model(abstract)；video world model(abstract)

AI总结 介绍ABot-World-0这一用于实时长视野闭环交互的动作条件视频世界模型，利用多源数据学习世界动态。通过多种技术提炼模型，设计控制界面与部署堆栈，在单台桌面GPU上实现高效视频流传输，实验验证其有竞争力的可控性和世界演变能力。