梦想视界 —— 创造泛用型世界观的视频制作工具，支持生产时长超一分钟的影片

WorldDreamer指的是什么

WorldVisionary是一款基于Transformer架构的通用型世界模型，专注于解析与预测物理世界的变动及动态法则，并提升了其生成视频的质量。它适用于自然场景以及自动驾驶环境中各类视频制作需求，涵盖由文本转换为视频、图片转成视频、视频编辑和动作序列化等任务。该系统通过将视觉数据转化为离散化的标记并预见被遮蔽的标记来达成目标，同时利用多模态提示加强模型内部交互性。实验证明，在不同应用场景中生成高质量视频方面，WorldVisionary表现卓越，无论是自然场景还是驾驶环境皆然，并在执行文本转视频、图像合成至视频及视频编辑任务上展示了其广泛的适用性和多功能特点。

WorldDreamer的核心特性

• 从图片转换为视频（Picture to Film）通过分析一张图片来预见后续的视频画面，并把接下来未显示的画面比喻成隐藏了的部分视觉单元。通过对这些未知单元做出预估，实现流畅且清晰的视频延续效果。
• 从文字生成影片（Text Generation to Film）当提供特定的语言文字内容时，WorldDreamer能够预测出对应的视频场景。在这一过程中，默认所有的视觉信息均被隐藏，并根据提供的语言描述来创建相符的视频画面。
• 视频修复（Video Restoration）对特定视频中的遮罩区域进行标记，并依据文字指令调整该遮罩区内图像的内容，从而达成对视频片段的部分编辑及信息置换。
• 视频艺术化处理（Video Artistic Rendering）提供视频片段后，系统会随机遮蔽一些像素点。借助WorldDreamer，并通过调整输入的语言参数，可以变换视频的样式，比如生成具有特定主题的效果。
• 根据动作生成影片（Motion to Film）于自动驾驶环境中，当提供起始图像帧及后续的操控指令时，WorldDreamer能够预估出接下来的视频帧序列，并据此创建与预期驾驶行为相匹配的画面内容。

WorldExplorer的运作机制

• 视觉标记化在初始阶段，WorldDreamer运用VQGAN技术把图片与视频转化为分离式的视觉标记。这一过程实现了从连续可视数据到可由算法解析的独立单元的转变。
• 基于Transformer结构的模型框架利用Transformer框架，WorldDreamer开发了一种广泛适用的世界模型，旨在解析并预判视觉信息中蕴含的动态变化及物理法则。
• 时空块状变换器(STBT)为了利用视频信号中的内在时空属性，WorldDreamer开发了STPT技术，该技术能够聚焦于特定时间和空间区域的小块内容上，从而增强对视觉信息变化的理解，并加快模型训练的稳定速度。
• 多种模式的提示WorldDreamer利用交叉注意力机制融合语言与动作信号，生成多模态线索，以增强在其世界模型中的互动体验。
• 估计遮蔽的图像TokenWorldDreamer把构建世界的模型框架转化为一种无需监督的学习任务，该任务专注于预测隐藏了的部分视觉元素，并借此识别出图像资料里蕴含的动作及物质法则。
• 同时解析视频流相较于采用扩散技术的方式，WorldDreamer展现了显著的速度提升，在进行视频并行解码时只需经历少量迭代过程，其速度大约是扩散方法的三倍。
• 非监督学习WorldDreamer能够执行无监督学习任务，其训练过程涉及对隐藏视觉令牌进行预测，并且不需要任何附加的指导信息。

WorldDreamer项目的仓库位置

• 官方网站PROJECT：github上的用户world-dreamer的页面
• GitHub代码库：在GitHub上可以找到Jeff Wang创建的项目“世界梦想家”，网址是https://github.com/JeffWang987/WorldDreamer。
• arXiv科技文章在该链接中展示的是一篇学术论文的PDF版本，具体位置为https://arxiv.org/pdf/2401.09985，它包含了作者对某一研究领域的深入探讨与分析。

WorldDreamer的使用情境

• 生成自然界环境的视频内容WorldDreamer具备将自然环境的图片或文字叙述转化为匹配视频的能力，广泛应用于再现如风景地貌及野生动物活动等多元化的自然界景象。
• 创建模拟驾驶场景的视频在自动驾驶的技术范畴内，WorldDreamer能够依据驾驶行为或是起始画面来创造连续的视频序列，用以仿真多种驾车方案下汽车的动作轨迹，并为自动化驾驶系统的虚拟实训供应所需的数据资源。
• 视频剪辑WorldDreamer具备修复和调整视频的功能，允许使用者通过文字指令选定特定部分来更新内容，确保最终输出符合用户的描述要求，从而达到对视频的精准编辑效果。
• 从图片生成视频技术WorldDreamer具备从单张图片预测后续画面的能力，能够生成质量上乘的视频内容，并展现出如同电影般的平滑动态效果，同时维持与原图的高度一致。
• 从文本转换为视频创作利用文本信息制作视频，确保文字与影像无缝结合。用户能够通过文字指令来个性化设定视频的内容、样式以及摄像机的动作轨迹。