WorldDreamer: Towards General World Models for Video Generation via Predicting Masked Tokens
作者: Xiaofeng Wang, Zheng Zhu, Guan Huang, Boyuan Wang, Xinze Chen, Jiwen Lu
分类: cs.CV
发布日期: 2024-01-18
备注: project page: https://world-dreamer.github.io/
💡 一句话要点
提出WorldDreamer以解决通用世界模型在视频生成中的局限性
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 世界模型 视频生成 无监督学习 多模态提示 动态环境
📋 核心要点
- 现有的世界模型通常局限于特定场景，无法有效捕捉一般世界动态环境的复杂性。
- WorldDreamer将世界建模视为无监督的视觉序列建模挑战，通过预测被遮蔽的标记来实现更全面的世界理解。
- 实验结果显示，WorldDreamer在多种场景下生成视频的能力显著提升，尤其在文本到视频和视频编辑任务中表现优异。
📝 摘要（中文）
世界模型在理解和预测世界动态方面发挥着关键作用，这对于视频生成至关重要。然而，现有的世界模型通常局限于特定场景，如游戏或驾驶，限制了其捕捉一般世界动态环境复杂性的能力。因此，本文提出了WorldDreamer，一个开创性的世界模型，旨在促进对一般世界物理和运动的全面理解，从而显著增强视频生成的能力。WorldDreamer借鉴了大型语言模型的成功，将世界建模视为一种无监督的视觉序列建模挑战，通过将视觉输入映射到离散的标记并预测被遮蔽的标记来实现。在此过程中，我们结合了多模态提示，以促进世界模型内部的交互。实验表明，WorldDreamer在生成自然场景和驾驶环境等不同场景的视频方面表现出色，展现了在文本到视频转换、图像到视频合成和视频编辑等任务中的多功能性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有世界模型在特定场景下的局限性，无法有效捕捉一般世界动态环境的复杂性。
核心思路：WorldDreamer通过将世界建模视为无监督的视觉序列建模挑战，利用视觉输入映射到离散标记并预测被遮蔽的标记，从而实现对世界物理和运动的全面理解。
技术框架：WorldDreamer的整体架构包括视觉输入的离散化、遮蔽标记的预测以及多模态提示的整合。该框架允许模型在不同场景中进行有效的交互和学习。
关键创新：WorldDreamer的主要创新在于将世界建模与大型语言模型的成功经验结合，采用无监督学习方法，显著提升了视频生成的灵活性和适应性。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化遮蔽标记的预测精度，同时结合多模态提示以增强模型的交互能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，WorldDreamer在视频生成任务中表现优异，相较于基线模型，其生成视频的质量和多样性均有显著提升，尤其在自然场景和驾驶环境中，生成效果更为突出。
🎯 应用场景
WorldDreamer的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括影视制作、游戏开发和虚拟现实等。其能够生成高质量视频的能力，将为创意产业带来新的可能性，并推动自动化内容生成技术的发展。
📄 摘要（原文）
World models play a crucial role in understanding and predicting the dynamics of the world, which is essential for video generation. However, existing world models are confined to specific scenarios such as gaming or driving, limiting their ability to capture the complexity of general world dynamic environments. Therefore, we introduce WorldDreamer, a pioneering world model to foster a comprehensive comprehension of general world physics and motions, which significantly enhances the capabilities of video generation. Drawing inspiration from the success of large language models, WorldDreamer frames world modeling as an unsupervised visual sequence modeling challenge. This is achieved by mapping visual inputs to discrete tokens and predicting the masked ones. During this process, we incorporate multi-modal prompts to facilitate interaction within the world model. Our experiments show that WorldDreamer excels in generating videos across different scenarios, including natural scenes and driving environments. WorldDreamer showcases versatility in executing tasks such as text-to-video conversion, image-tovideo synthesis, and video editing. These results underscore WorldDreamer's effectiveness in capturing dynamic elements within diverse general world environments.