【AI大模型前沿】Yume1.5：交互式世界生成模型的革新与实践
Yume1.5 是一个交互式世界生成模型，能够从单张图像或文本提示生成逼真、连续且可探索的虚拟世界。它通过联合时空通道建模（TSCM）和实时加速策略，解决了现有模型在通用性、延迟和文本控制能力方面的不足。Yume1.5 支持文本到世界、图像到世界及基于文本的事件编辑三种模式，用户可通过键盘控制人物和摄像机移动，实现沉浸式体验。
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前言
在人工智能领域，生成式模型的发展日新月异。Yume1.5 作为上海人工智能实验室和复旦大学联合开发的交互式世界生成模型，凭借其创新的技术架构和强大的功能，为虚拟世界生成带来了新的突破。本文将深入解析 Yume1.5 的技术原理、应用场景以及部署实践，帮助读者全面了解这一前沿技术。
一、项目概述
Yume1.5 是一个交互式世界生成模型，能够从单张图像或文本提示生成逼真、连续且可探索的虚拟世界。它通过联合时空通道建模（TSCM）和实时加速策略，解决了现有模型在通用性、延迟和文本控制能力方面的不足。Yume1.5 支持文本到世界、图像到世界及基于文本的事件编辑三种模式，用户可通过键盘控制人物和摄像机移动，实现沉浸式体验。
二、核心功能
（一）多模态输入支持
Yume1.5 支持多种输入方式，包括文本描述、单张图像等。用户可以通过输入一段文本描述或上传一张图片，生成对应的虚拟世界。这种多模态输入方式为用户提供了极大的灵活性，使得不同背景和需求的用户都能轻松使用该模型。
（二）实时交互与控制
Yume1.5 支持通过键盘输入实现对虚拟世界的实时探索。用户可以使用 WASD 键控制人物移动，箭头键控制摄像机方向，实时观察虚拟世界中的场景变化。这种实时交互能力为用户提供了沉浸式的体验，使他们能够像在真实世界中一样自由探索虚拟世界。
（三）长视频生成与连贯性
Yume1.5 能够生成无限长的视频内容，同时保持时间和视觉上的连贯性。通过联合时空通道建模（TSCM）和 Self-Forcing 技术，模型解决了长序列生成中常见的质量下降问题。即使在长时间生成过程中，视频也能保持稳定的美学质量和图像质量。
三、技术揭秘
（一）联合时空通道建模（TSCM）
Yume1.5 采用联合时空通道建模技术，通过时空压缩和通道压缩减少历史帧的显存占用。模型对历史帧进行时间和空间维度的下采样，同时对通道维度进行压缩，再通过线性注意力进行特征融合。这种方法在保持生成质量的同时，显著降低了计算成本，使长视频生成更加高效。
（二）实时加速策略
Yume1.5 结合双向注意力蒸馏（Self-Forcing）和增强的文本嵌入方案，减少推理过程中的误差累积。模型用自身生成的历史帧作为条件进行预测，提高对误差的鲁棒性。通过优化训练过程，实现快速推理，显著提升实时交互性能。
（三）文本控制事件生成
Yume1.5 将文本提示分解为“事件描述”和“动作描述”，分别处理降低计算开销。通过混合数据集训练策略，模型能根据文本指令触发特定事件。这种创新的文本控制能力使得虚拟世界更具动态性和交互性。
四、应用场景
（一）虚拟现实与增强现实（VR/AR）
Yume1.5 能从文本或图像生成沉浸式虚拟世界，支持用户通过 VR/AR 设备自由探索。其实时交互功能让用户在虚拟环境中自由移动，感受逼真的场景变化，适用于虚拟旅游、教育和娱乐体验，为用户带来全新的沉浸式体验。
（二）游戏开发
Yume1.5 可实时生成和编辑动态游戏场景，支持文本指令触发特定事件，如“突然出现一个幽灵”。这种能力为游戏开发者提供了强大的工具，能够快速生成多样化的游戏场景，提升游戏的可玩性和趣味性，降低开发成本。
（三）影视制作
Yume1.5 能根据文本描述快速生成虚拟场景和特效，如“一座未来城市的夜景”。这为影视后期制作提供了高效解决方案，降低了实景拍摄的成本和时间，同时能够生成更具创意和视觉冲击力的场景，提升影视作品的质量。
（四）建筑设计与城市规划
Yume1.5 能根据设计图纸或文本描述生成动态城市环境，帮助建筑师和规划师进行虚拟漫游和方案评估。例如，通过输入“一个现代化的商业街区”，模型可以生成相应的虚拟环境，让设计师和客户直观地感受设计方案的效果，优化规划决策。
（五）教育
Yume1.5 能生成历史场景、科学实验环境等虚拟内容，为学生提供沉浸式学习体验。例如，输入“古埃及金字塔的建造过程”，模型可以生成相应的虚拟场景，让学生仿佛身临其境，增强学习的趣味性和效果。
五、快速使用
（一）环境准备
Yume1.5 的代码已在 Python 3.10.0、CUDA 12.1 和 A100 上测试通过。用户需要安装相关依赖并设置环境。具体步骤如下：
./env_setup.sh fastvideo
pip install -r requirements.txt
（二）推理实践
对于图像到视频的生成，用户可以指定输入图像目录和文本条件输入。例如：
bash scripts/inference/sample_jpg.sh
用户还可以使用示例数据进行推理：
bash scripts/inference/sample.sh
（三）训练与蒸馏
模型训练需要使用 MVDT 框架，至少需要 16 张 A100 GPU。用户可以使用以下命令进行训练：
bash scripts/finetune/finetune.sh
结语
Yume1.5 作为一款交互式世界生成模型，凭借其创新的技术架构和强大的功能，为虚拟世界生成带来了新的可能性。它不仅解决了现有模型的通用性、延迟和文本控制能力不足的问题，还通过实时交互和长视频生成能力，为用户提供了沉浸式的体验。Yume1.5 在虚拟现实、游戏开发、影视制作等多个领域具有广泛的应用前景。未来，随着技术的不断进步，Yume1.5 有望在更复杂的虚拟环境和模拟系统中发挥更大的作用。
项目地址
- 项目官网：https://stdstu12.github.io/YUME-Project/
- GitHub 仓库：https://github.com/stdstu12/YUME
- HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/stdstu123/Yume-5B-720P
- arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2512.22096
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