上海AI实验室创造"无限视频世界"，用键盘就能探索！

现代AI技术正在向着我们曾经只在科幻电影中见过的方向飞速发展。最近，由上海AI实验室的毛小峰、李振等研究人员主导的一项研究在2025年12月发表，论文编号为arXiv:2512.22096v1，展示了一个名为Yume1.5的革命性系统。这个系统就像是为我们打开了一扇通往虚拟世界的大门，让任何人都能用简单的键盘操作，在AI生成的无限视频世界中自由探索和漫游。

要理解Yume1.5的神奇之处，我们不妨把它想象成一个超级智能的电影导演加上一台时光机。当你给它一张照片或者一段文字描述时，它不仅能创造出一个完整的动态世界，还能让你像玩游戏一样在其中自由移动。你按下键盘上的W、A、S、D键，就像操控游戏角色一样前进后退、左右移动，而AI会实时生成你看到的每一个画面，仿佛你真的在那个世界中行走。

更令人惊叹的是，这个系统还能响应文字指令来创造特殊事件。比如你在一个虚拟的东京街道中漫步时，可以输入"一个幽灵出现了"，系统就会在视频中真的生成一个幽灵，并且这个幽灵会自然地融入到整个场景中。这种能力让虚拟世界变得更加生动和有趣，就像是拥有了一个随时待命的魔法师。

这项研究的团队成员来自上海AI实验室、复旦大学和上海创新研究院，他们面临的最大挑战就像是要建造一座永不倒塌、永远在扩建的房子。传统的视频生成技术就像是预先录制好的电影片段，一旦播放完毕就结束了。但要创造一个真正无限的可探索世界，就需要系统能够实时生成新的内容，而且要保证前后连贯，不能出现突兀的跳跃或矛盾。

一、突破传统限制的核心创新

在Yume1.5之前，AI视频生成领域面临着三个主要瓶颈，就像是阻挡探险家前进的三座大山。第一座山是"领域局限性"，大多数现有系统都是在游戏数据上训练的，就好比一个只看过卡通片的导演被要求拍摄真人电影，很难生成真实的城市街景或自然环境。第二座山是"实时性能问题"，传统的视频生成就像是用毛笔一笔一画地绘制巨幅画卷，速度太慢，无法支持用户的实时交互需求。第三座山是"控制能力不足"，现有系统虽然能根据图像生成视频，但缺乏文字控制能力，就像是只能听懂手势语言而不能理解口头指令的助手。

为了翻越这三座大山，研究团队开发了三项核心技术。首先是"联合时空通道建模"技术，这个名字听起来很复杂，但可以把它理解为一种超级智能的"内存管理系统"。传统的视频生成就像是把所有的历史画面都堆在桌子上，桌子越来越乱，处理速度也越来越慢。而这项技术就像是请来了一位专业的整理师，它会把重要的历史信息按照时间和空间维度进行压缩整理，近期的画面保留更多细节，久远的画面保留关键信息，这样既不会丢失重要的连续性，又能保持高效的处理速度。

其次是"实时加速策略"，这就像是为AI系统安装了涡轮增压器。研究团队发现，传统系统在生成长视频时会出现"误差累积"问题，就好比复印复印件，每次复印都会让图像质量略有下降，复印几次后就变得模糊不清。他们的解决方案是让系统学会"自我纠错"，每次生成新画面时都会参考自己之前生成的内容来调整，而不是盲目地延续可能的错误。

第三项创新是"文本控制的世界事件生成"，这让系统不仅能响应键盘操作，还能理解文字指令。研究团队巧妙地将用户的输入分解为两个部分：一个是"事件描述"（比如"下雨了"或"出现了一只猫"），另一个是"动作描述"（比如"向前走"或"向右转"）。这种分离处理的方式让系统能够同时处理环境变化和用户控制，就像是一个既能听懂导航指令又能响应天气变化的智能向导。

二、数据准备的精心设计

要训练这样一个强大的系统，就像是要培养一位博学多才的艺术家，需要让它接触各种不同类型的"学习素材"。研究团队精心准备了三类数据集，每一类都有其特殊的作用和价值。

第一类是"真实世界数据集"，主要来源于Sekai-Real-HQ数据库。这个数据库包含了大量高质量的行走视频片段，并且标注了详细的摄像机运动轨迹和语义信息。就像是为AI提供了无数个"第一人称视角的散步记录"。但是，原始的标注信息主要描述静态场景，比如"欧洲风格的街道，有咖啡馆和行人"。研究团队使用了先进的视觉语言模型InternVL3-78B对这些数据重新标注，生成了更加关注动态事件的描述，比如"人们为了避开洒水车而让到一边"。这种重新标注就像是把静态的风景画改写成了生动的故事情节。

研究团队还建立了一套巧妙的控制信号映射系统，将复杂的摄像机运动轨迹转换成简单的键盘指令。他们定义了两套词汇表：一套用于摄像机的旋转和倾斜动作，另一套用于位置移动。比如，向右箭头表示"摄像机向右转"，W键表示"向前移动"，这样用户就能用熟悉的游戏操作方式来控制视频生成。

第二类是"合成数据集"，这是为了防止AI出现"知识遗忘"现象而准备的。当一个AI系统专注学习新技能时，有时会忘记之前掌握的能力，就像是一个人专心学习新语言时可能会暂时忘记一些母语词汇。研究团队从OpenVid数据集中筛选出8万个高质量的文本描述，使用Wan 2.1模型生成了对应的视频，然后通过VBench质量评估工具筛选出最好的5万个样本。这些合成数据就像是"复习材料"，帮助系统保持其通用的视频生成能力。

第三类是"事件数据集"，专门用于增强系统生成特定事件的能力。研究团队招募了志愿者（按当地最低工资标准或更高标准给予报酬），让他们编写四个不同类别的事件描述：城市日常生活（比如猫咪玩耍）、科幻场景（比如UFO相遇）、奇幻情节（比如龙喷火）和天气现象（比如突然下大雨）。他们收集了1万张第一人称视角的图像，使用Wan 2.2模型生成对应的视频序列，最终通过人工筛选得到了4000个高质量的样本。

三、技术架构的精妙设计

Yume1.5的技术架构就像是一个精密的管弦乐团，每个组件都有其特定的作用，而且相互配合得天衣无缝。整个系统的核心是一个名为"扩散变换器"（DiT）的神经网络，这可以理解为整个乐团的指挥家。

系统的工作流程就像是一个复杂而有趣的烹饪过程。当用户提供一张图片或一段文字描述时，系统首先会创建一个"噪声张量"，就像是准备一块空白的画布。对于图片输入，系统会将图片信息与噪声结合，就像是在画布上先画出一个轮廓。对于文字输入，系统会将文字转换成特殊的"数字指纹"，然后用这个指纹来指导后续的生成过程。

文本编码策略是Yume1.5的一个重要创新。不同于传统系统将整个文本描述一次性处理，Yume1.5将用户输入分解为"事件描述"和"动作描述"两个部分，分别通过T5文本编码器处理，然后将结果连接起来。这种分离处理的好处是显而易见的：由于可能的动作描述数量是有限的（只有几个基本的移动和旋转指令），系统可以预先计算这些动作的编码并缓存起来，大大减少了实时计算的负担。

四、长视频生成的核心技术

要理解Yume1.5是如何实现无限长视频生成的，我们可以把它想象成一个永远不会用完素材的电视台。传统的视频生成系统就像是播放预录制的节目，一旦播完就没有了。而Yume1.5更像是一个实时直播系统，能够根据观众的需求不断创造新的内容。

这个能力的核心在于"联合时空通道建模"（TSCM）技术。要理解这个技术，我们可以用图书管理的比喻。假设你是一个图书馆的管理员，需要同时管理数万本书籍。如果把所有书都堆在一起，很快就会变得杂乱无章，查找效率也会很低。聪明的做法是建立一个分层的管理系统：把最近经常使用的书放在最容易拿到的地方，保持原始的详细信息；把稍微久远一些的书放在二层书架上，可能会整理成套装；把很久以前的书放在仓库里，只保留摘要和索引。

TSCM技术就是这样一个智能的"历史画面管理系统"。它采用两种不同的压缩策略来处理历史帧信息。第一种是"时空压缩"，它会根据画面的时间距离采用不同的压缩比例。最近的1-2帧使用轻度压缩（1,2,2），意思是时间维度不压缩，空间的高度和宽度各压缩2倍。稍远的3-6帧使用中度压缩（1,4,4），更远的7-23帧使用重度压缩（1,8,8），以此类推。这就像是照片相册中，最新的照片保持原尺寸，稍旧的照片缩小一倍，很旧的照片只保留缩略图。

第二种是"通道压缩"，它会将历史画面通过特殊的压缩层处理，将通道维度压缩到96，然后通过线性注意力机制与当前正在生成的画面进行融合。这就像是把历史信息制作成"精华摘要"，然后在创作新内容时作为参考。

线性注意力机制是Yume1.5的另一个技术亮点。传统的注意力机制计算复杂度随输入长度呈平方增长，就像是一个人要同时关注房间里的每个人，人越多注意力就越分散。线性注意力机制通过数学技巧将这种复杂度降低到线性增长，就像是建立了一个高效的"信息过滤系统"，能够快速找到最相关的信息而忽略不重要的细节。

五、实时加速的巧妙方案

即使有了高效的历史信息管理系统，要实现真正的实时交互还需要解决速度问题。这就像是要让一个慢条斯理的画家变成快手涂鸦师，既要保持作品质量，又要大大提升创作速度。

研究团队采用了一种被称为"自强制蒸馏"的技术来解决这个问题。这个技术的核心思想是让系统学会"边画边改"，而不是一笔一画地精工细作。具体来说，他们训练了两个版本的模型：一个"老师模型"追求高质量，使用较多的计算步骤；一个"学生模型"追求高速度，只使用很少的步骤。然后让学生模型学习模仿老师模型的效果，就像是让快手模仿大师的作品风格。

更巧妙的是，系统在训练过程中会使用自己生成的画面作为历史上下文，而不是使用标准答案。这就像是让一个学生在练习时使用自己之前的作业作为参考，而不是总是看标准答案。这种做法能够让模型适应自己可能产生的小错误，避免在实际使用时因为累积误差而导致质量急剧下降。

训练过程采用了交替策略，就像是让学生交替练习不同类型的题目。系统会在文本到视频任务和图像到视频任务之间切换训练，当前步骤训练文本到视频，下一步就切换到图像到视频。这种训练方式让系统能够同时掌握多种技能，而不会因为专注某一方面而忘记其他能力。

六、文本控制的世界事件生成

Yume1.5最让人惊叹的能力之一是它能够根据文本指令在虚拟世界中创造各种事件。这就像是拥有了一根魔法棒，你只需要说出想要发生的事情，AI就能让它在视频中真实呈现。

这种能力的实现依赖于精心设计的架构和训练策略。系统将用户的文本输入分为两个处理通道：事件描述通道和动作描述通道。事件描述负责处理像"一个幽灵出现"这样的场景变化，而动作描述处理像"向前移动"这样的运动控制。这种分离处理的好处是系统可以同时响应环境变化和用户操作，就像是一个既能听懂剧情要求又能执行导演指令的智能演员。

为了实现这种能力，研究团队使用了混合数据训练策略。他们将收集到的事件数据集与真实世界数据集结合，让系统既能学会生成真实的运动轨迹，又能掌握创造特殊事件的技巧。训练过程中，系统会学习如何在保持场景连贯性的同时插入新的元素或事件。

这种文本控制能力为用户提供了极大的创作自由度。用户可以在探索虚拟世界的同时，随时通过文字指令改变环境或添加新的元素。比如在一个安静的街道场景中输入"开始下雨"，系统就会生成雨滴和相应的环境变化；输入"一只猫从角落走出来"，就会有一只猫咪自然地出现在画面中。

七、实验验证与性能表现

为了验证Yume1.5的实际效果，研究团队进行了全面的测试，就像是给一个新发明的交通工具进行路试。他们使用了专门的评估框架Yume-Bench，这个框架就像是一套标准化的考试系统，从多个角度评估视频生成质量。

评估维度包括视觉质量和指令跟随能力两大方面。视觉质量测试就像是艺术品鉴定，检查生成的画面是否清晰、连贯、美观。指令跟随能力测试则像是驾驶考试，检查系统是否能准确响应用户的移动和转向指令。

实验结果显示，Yume1.5在指令跟随能力方面表现出色，得分达到0.836，远超其他对比系统。这个分数可以理解为"AI听话程度"的量化指标，0.836意味着AI能够正确理解并执行84%左右的用户指令。相比之下，传统的文本控制方法Wan-2.1只能达到0.057，MatrixGame达到0.271，之前的Yume模型达到0.657。

在生成速度方面，Yume1.5实现了显著的突破。它能够以每秒12帧的速度生成540p分辨率的视频，只需要一张A100 GPU卡。更重要的是，整个生成过程只需要8秒，而其他方法通常需要几百秒甚至更长时间。这种速度的提升就像是从骑马车改为开汽车，不仅效率提高了，用户体验也发生了质的飞跃。

研究团队还特别测试了长视频生成的稳定性。他们生成了30秒的长视频，然后分析画质在时间延续过程中的变化。结果显示，使用了TSCM和自强制蒸馏技术的版本在长时间生成过程中能够保持稳定的画质，而没有使用这些技术的版本会出现明显的质量下降。这就像是比较两台引擎的持久性，好的引擎能够长时间稳定运行，而劣质引擎会随着时间推移而性能下降。

八、技术验证与对比分析

为了证明各个技术组件的有效性，研究团队进行了详细的对比实验，就像是拆解一台复杂机器的每个零件来测试它们的作用。他们创建了不包含TSCM技术的基准版本，采用了传统的空间压缩方法，然后比较两个版本的性能差异。

结果清楚地显示了TSCM技术的价值。在指令跟随能力方面，使用TSCM的版本得分为0.836，而使用传统空间压缩的版本只有0.767。这个差异就像是专业导航系统和普通地图的区别，虽然都能指路，但准确性和可靠性有明显差距。

更重要的是推理速度的比较。随着视频长度的增加，传统方法的计算时间会快速增长，就像是桌子上的杂物越堆越多，找东西就越来越困难。而TSCM方法能够保持相对稳定的处理时间，当视频块数量超过8个时，每步的推理时间基本保持不变。这种稳定性对于实时交互应用来说至关重要。

在长视频质量保持方面，实验数据更加令人印象深刻。研究团队生成了由6个连续5秒片段组成的30秒视频，然后分析每个片段的美学质量和图像质量。使用了完整技术栈的Yume1.5在第6个片段中仍能保持0.523的美学分数和0.601的图像质量分数，而基准方法分别只有0.442和0.542。这种差异就像是两个马拉松运动员，一个能够保持稳定的速度跑完全程，另一个则在后半程明显体力不支。

九、实际应用效果展示

从实际生成的视频样本来看，Yume1.5展现出了令人印象深刻的视觉效果和控制精度。在城市街景的生成中，系统能够准确地响应用户的移动指令，当用户按下前进键时，视角会平滑地向前移动，建筑物和街道细节会相应地发生透视变化。当用户控制视角左右转动时，场景会自然地旋转，就像真人拿着摄像机转动视角一样自然。

在事件生成方面，Yume1.5能够在保持场景连贯性的同时添加新的元素。比如在一个原本宁静的街道场景中，当用户输入"一个幽灵出现"后，系统不仅会生成一个半透明的幽灵形象，还会让周围的环境产生相应的氛围变化，比如光线变暗或者行人的反应。这种细致的环境响应显示了系统对场景理解的深度。

更有趣的是，系统能够处理多种不同风格和主题的场景。无论是现代都市的霓虹闪烁，还是欧式古典街道的优雅宁静，或者是自然风光的开阔美丽，Yume1.5都能生成相应风格的高质量视频，并且保持用户控制的精确性。这种多样性就像是一个多才多艺的艺术家，能够根据不同的要求创作出风格各异但质量始终上乘的作品。

在实时性能方面，用户的操作指令能够得到几乎立即的响应。当用户按下移动或旋转键时，新的画面会在几毫秒内开始生成，这种响应速度让整个体验感觉像是在玩一个流畅的3D游戏，而不是在等待AI慢慢渲染视频。

十、局限性与未来发展方向

尽管Yume1.5取得了令人瞩目的成果，但研究团队也诚实地指出了当前系统还存在的一些局限性。就像任何新技术的早期版本一样，还有改进的空间。

目前最明显的问题是在某些复杂场景中会出现一些不自然的现象，比如车辆倒退行驶或者人物走路姿态异常。这些问题主要出现在人群密度极高的场景中，就像是一个刚学会画画的人在处理复杂构图时还会出现一些小错误。研究团队认为这主要是由于当前5B参数模型的容量限制造成的。

分辨率的提升虽然能在一定程度上缓解这些问题，但并不能完全解决。从540p提升到720p确实能改善一些细节表现，但计算成本也会相应增加。这就像是在画质和速度之间需要找到一个平衡点。

面向未来，研究团队提出了几个有前景的发展方向。首先是采用专家混合（MoE）架构来扩大模型规模。这种架构就像是组建一个专家团队，每个专家负责处理特定类型的任务，这样既能提供更强的处理能力，又不会显著增加推理时的计算成本。这个思路受到了Wan2.2模型的启发，有可能成为解决当前问题的有效途径。

另一个发展方向是扩展交互方式，不仅仅局限于键盘控制，还可能加入鼠标、触摸屏甚至语音控制。这样的多模态交互能够让用户更自然地与虚拟世界进行交流，就像是从单一的遥控器升级为智能的语音助手。

在应用场景方面，Yume1.5的潜力远不止娱乐和创作。它可能在虚拟现实、教育培训、城市规划预览、建筑设计可视化等多个领域发挥重要作用。比如在建筑设计中，设计师可以输入一张建筑草图，然后通过Yume1.5生成一个可以自由探索的虚拟建筑环境，让客户能够身临其境地体验设计效果。

说到底，Yume1.5代表的不仅仅是一个技术进步，更像是打开了一扇通向新世界的大门。它让我们看到了AI技术在创造沉浸式体验方面的巨大潜力，也预示着人机交互方式的新革命。虽然目前还有一些技术细节需要完善，但这项研究已经为我们展示了一个充满可能性的未来：一个人人都可以成为虚拟世界创造者和探索者的时代。

对于普通人来说，Yume1.5最大的意义可能在于它将复杂的视频创作技术变得触手可及。你不需要学习复杂的3D建模软件，也不需要掌握专业的视频制作技能，只需要一些简单的键盘操作和文字描述，就能创造出属于自己的虚拟世界。这种技术的普及可能会催生出全新的创作形式和娱乐方式，让每个人都有机会成为自己故事的导演。

有兴趣深入了解这项研究技术细节的读者，可以通过论文编号arXiv:2512.22096v1查找完整论文，其中包含了更多的技术实现细节和实验数据。研究团队还承诺将公开模型权重和完整代码库，这意味着更多研究者和开发者将能够基于这项工作进行进一步的创新和应用开发。

Q&A

Q1：Yume1.5到底是什么，它能做什么？

A：Yume1.5是由上海AI实验室开发的AI视频生成系统，它最厉害的地方是能让你像玩游戏一样在AI生成的无限视频世界中探索。你只需要给它一张照片或一段文字描述，然后用键盘上的WASD和方向键控制，就能实时生成你想看到的视频画面。更神奇的是，你还可以输入文字指令来创造特殊事件，比如让场景中突然出现一只猫或者开始下雨。

Q2：Yume1.5相比其他AI视频生成工具有什么优势？

A：Yume1.5的最大优势是速度和交互性。传统的AI视频生成可能需要几百秒才能完成，而Yume1.5只需要8秒，能以每秒12帧的速度实时生成540p视频。在控制精度方面，它的指令跟随得分达到0.836，远超其他系统的0.057-0.657。更重要的是，它能生成真正无限长的视频，不会因为时间延长而画质下降。

Q3：普通人现在能使用Yume1.5吗？

A：目前Yume1.5还处于研究阶段，研究团队承诺会公开模型权重和代码库，但还没有面向普通用户的产品化应用。不过，这项技术展示了AI视频生成的未来方向，预计很快就会有基于类似技术的消费级产品出现，让普通人也能轻松创造自己的虚拟世界视频。