划重点:
🔍 是一个通向通用世界模型（gwm）的重要步骤，通过生成视频来模拟任何领域的世界状态。
🔍 pandora 可以接受自然语言输入作为动作，并在视频生成过程中实时控制视频内容，与之前只能在视频开始时输入文本提示的文本到视频模型有着关键的不同。
🔍 pandora 还可以生成基于相同初始状态但不同动作的多个替代未来的视频，让用户能够自主控制未来的发展。
站长之家（chinaz.com）5月24日 消息:pandora 是一个研究通用世界模型（gwm）的重要进展，其目标是通过生成视频来模拟任何领域的世界状态，并提供自然语言的实时控制。
与之前的文本到视频模型不同，pandora 可以接受自由文本的动作输入，实现在视频生成过程中对视频内容的实时控制。这种实时控制的能力实现了世界模型的互动内容生成承诺，并增强了强大的推理和规划能力。比如生成视频的过程中，用户可以输入指令如“让汽车向左转弯转”、“汽车前方发生爆炸事故”，pandora 会即时地根据这些指令调整视频内容，实现动态控制。
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pandora 还能够生成基于相同初始状态但不同动作的多个替代未来的视频。用户可以通过输入不同的动作来控制视频的发展方向，实现对未来的自主控制。这种能力使得世界模型不再只是模拟替代未来，而是能够真正实现对未来的控制。
pandora 能够在各种通用领域生成视频，包括室内 / 室外、自然 / 城市、人类 / 机器、2d/3d 等场景。通过使用高质量数据进行指导和训练，模型可以学习有效的动作控制，并在不同领域中实现迁移学习。例如，pandora 在训练时只接触过2d 游戏 coinrun，但可以无缝地将学到的动作应用于其他2d 游戏。
pandora 将视频模型与自主生成的 pandora 背骨结合在一起，可以生成更长的视频，甚至可以达到无限长度。通过这种结合，pandora 能够生成长达8秒的视频，即使训练时的视频长度最多只有5秒。
然而，作为通向 gwm 的初步步骤，pandora 仍然存在一些限制。它可能无法生成一致的视频，模拟复杂场景，理解常识和物理定律，以及遵循指令 / 动作。
pandora 是通向通用世界模型的重要一步，它通过自然语言动作和视频状态的模拟生成，实现了对未来的自主控制，为交互式内容生成、强大的推理和规划能力提供了支持。