人工智能領域再掀熱潮，知名AI視頻生成公司Runway正式推出其首個通用世界模型GWM-1，并同步發布三款創新變體產品，為虛擬環境構建、數字人交互和機器人訓練提供全新解決方案。此次技術突破基于其最新升級的Gen-4.5視頻生成架構，在實時交互、物理模擬和跨模態生成方面實現重要進展。
作為核心產品的GWM-1采用自回歸架構設計，通過逐幀預測機制實現連續場景生成。該模型突破傳統視頻生成框架，支持用戶通過調整相機視角、修改操作指令或輸入音頻信號進行實時干預。在環境模擬方面，GWM-1衍生出GWM Worlds子模型，用戶僅需提供靜態場景參考，即可在虛擬空間中自由移動探索，系統會自動生成包含物理光照效果的連貫環境。更引人注目的是，該模型允許通過文本指令動態修改物理規則，例如切換重力模式或約束運動軌跡，為智能體訓練提供可定制的虛擬實驗場。
數字人交互領域迎來突破性進展，GWM Avatars模型通過音頻驅動實現高度擬人的視頻生成。該系統可精準控制面部肌肉運動，確保口型與語音完美同步，同時生成自然的眼神交流和手勢動作。在長達數分鐘的交互過程中，數字人能保持穩定的形象表現，支持從寫實到卡通的多種風格化渲染。這項技術已確定開放API接口，預計將廣泛應用于教育輔導、客戶服務、心理治療等場景，其低延遲特性更使其成為VR/AR設備的理想交互方案。
機器人訓練領域迎來重要工具革新，GWM Robotics通過學習型模擬器突破物理限制。該模型在海量機器人操作數據基礎上構建預測系統，能夠根據機械臂動作生成逼真的視頻序列。在策略訓練環節，系統可生成包含新物體、復雜指令和動態環境的合成數據集，有效提升模型泛化能力。更值得關注的是其策略評估功能，研究人員無需部署實體設備即可在虛擬環境中測試機器人決策模型，這種安全高效的驗證方式可降低80%以上的硬件損耗成本。配套發布的Python SDK支持多視角視頻生成和長序列處理，已與多個主流機器人框架完成兼容性測試。
此次技術升級同步帶來Gen-4.5架構的重大更新，新增原生音頻生成與編輯模塊。新系統支持從環境音效到人物對話的完整音頻合成，用戶可精確控制聲音的時空定位和情感表達。在視頻編輯方面，創新的多鏡頭控制系統允許對初始場景進行無限擴展，通過參數調整實現整體風格的無縫轉換。這項突破使得單段視頻素材可衍生出多種敘事版本，顯著提升內容創作效率。
