混元世界模型1.5架构原理初探

引言

元旦好呀，新年的第一天祝大家新的一年顺顺利利，财源滚滚。

12月中旬，国内首个开放体验的实时世界模型 - 混元世界模型1.5（HY World 1.5）正式发布及开源！3D大模型乃至3D世界模型这块属于是小马的新草地，一发现这个消息小马就迫不及待地去体验了一番，不得不说效果真的很哇塞，交互世界和360度全景都好震撼。（漫游场景还没申请通过~~ 看起来也很挺）

一、模型简介

腾讯混元世界模型1.5（Tencent HY WorldPlay）是腾讯于2025年12月17日发布的最新版本，作为业界首个系统化开源的实时世界模型框架，它支持通过文字或图片输入生成可交互的三维场景，并具备空间记忆能力以维持长期一致性。

该模型的核心功能包括：支持第一人称和第三人称视角的实时交互，用户可通过键盘、鼠标或手柄自由探索生成的世界；能根据指令（如"废弃游乐园,生锈的摩天轮"）创建风格化场景，并触发动态效果（如爆炸或烟雾）；同时支持3D点云导出，适用于游戏开发、影视预览和虚拟现实等领域。

技术上，混元世界模型1.5的核心是WorldPlay自回归扩散模型，通过以下创新实现突破：

双重动作表示法：精准响应用户输入，实现流畅控制。
重构记忆机制：动态重建历史帧信息，缓解长视频生成中的记忆衰减问题。
情境强迫蒸馏法：通过记忆上下文对齐，在保持高速生成的同时抑制误差累积。
WorldCompost强化学习框架：优化长序列视频生成的视觉质量和动作跟随能力。

性能方面，模型在基准测试中视觉质量和几何一致性指标超越多数现有模型（如ViewCrafter和Gen3C），实时生成速度达24帧/秒，支持分钟级内容的一致性生成；其训练体系覆盖数据构建、预训练、持续训练和流式推理部署全流程，为AI游戏关卡生成、虚拟现实内容创作及具身智能研究提供了高效平台。

项目开源仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HY-WorldPlay

HY-World 1.5：一个具有实时延迟和几何一致性的交互世界建模系统框架。

支持实时交互生成、保持3D一致的世界模型。适用于风格多样的场景生成，支持3D重建、文本触发事件等多种应用。

精准交互控制技术

创新双分支动作表征，融合三维相机位姿与离散控制指令。相比单一离散指令，借助空间位置先验提升生成一致性。相较于纯连续位姿，缓解场景尺度不一致导致的收敛慢与控制漂移问题。

3D 几何一致性保障机制

构建短时序上下文记忆确保运动平滑，建立 FOV 与相机距离采样的长空间记忆防几何漂移。提出 "时间重构" 技术，动态重分配记忆帧 RoPE 编码，强化历史帧持续影响力。

高效世界模型强化学习方法

提出 World Compass 强化学习 (RL) 框架，旨在同步提升世界模型的动作控制准确性和视觉输出质量。设计渐进式 rollout 策略和细粒度奖励函数，显著提高采样效率，并通过与模型的自回归特性对齐，实现训练与推理过程的一致性。

高效模型优化与蒸馏方案

提出 Context Forcing 蒸馏策略，对齐师生模型记忆上下文。解决分布匹配蒸馏（DMD）模式崩溃问题，平衡实时性与记忆能力。减少长序列生成中的误差累积，兼顾速度与生成质量。

实时流式推理方案

开发流式推理服务，优化等待、传输与推理全链路延迟。采用 DiT 与 VAE 混合并行、流式解码传输及模型量化等优化。支持 720p 分辨率、24 帧 / 秒长时流式生成，适配多样化场景。

二、混元世界模型1.5架构解析

HY-World 1.5 是一个生成式世界模型，采用Next-Frames-Prediction 的视觉自回归任务进行训练，实现了长时几何一致性的实时世界交互，破解了当前方法同时满足实时性与几何一致性的难题。该模型依托四大核心创新：双分支动作表征 实现精准控制、上下文记忆重构机制 保持几何一致性、高效细粒度强化学习后训练框架 来进一步增强生成视频的视觉质量和控制准确性、上下文对齐蒸馏技术实现实时生成并保证几何一致性。除此之外，混元团队构建了自动化3D场景渲染流程，可以获得大量高质量的渲染数据，进一步激发核心算法的潜力。HY-World 1.5可支持24帧 / 秒的长时流式生成，一致性与泛化能力适用于多样化场景。

这张原理图展示了一个‌多模态生成与交互系统‌的完整架构，主要分为‌数据处理、模型训练、实时推理‌三大核心模块，结合自回归扩散Transformer和流式生成技术，实现从数据输入到3D/4D内容生成的端到端流程。以下是具体解析：

整体架构概述

系统以"数据-训练-推理"为主线，融合文本、图像等多模态输入，通过预训练、强化学习优化等步骤，最终生成实时流式内容或3D/4D虚拟世界，适用于游戏场景、实时交互等动态生成需求。

核心模块详解

数据处理模块（Data）

数据来源‌：以"Database"为起点，包含原始数据的采集与存储。

预处理流程‌：

Filtering & Rebalancing‌：数据过滤与重平衡，筛选有效数据并调整样本分布，避免训练偏差。

Structured Annotation‌：结构化标注，对数据添加语义标签（如图像区域标注、文本语义分类），为模型训练提供监督信号。

Game Data‌：明确标注"Game"场景，说明数据可能包含游戏相关的交互日志、场景数据等，用于适配游戏领域的生成需求。

模型训练模块（Training）

分阶段训练流程‌：

Pre-Training‌：基于大规模无标注数据进行自监督学习，初始化模型参数，掌握通用语义和生成能力。

Middle-Training‌：在预训练基础上，使用标注数据进行有监督微调，优化特定任务（如游戏场景生成）的性能。

RL Post-Training‌：通过强化学习（RL）进一步优化模型，可能针对生成内容的"真实性""交互性"等指标进行奖励信号调整。

Distillation‌：蒸馏过程，将大模型的知识压缩到轻量化模型中，降低推理时的计算成本，提升实时性。

实时推理模块（Inference）

核心目标‌：实现"User Input"到"3D Worlds"的实时生成，支持动态交互。

关键流程‌：

输入类型‌：支持"Image"（图像）和"Text"（文本）两种模态输入，用户可通过游戏手柄等设备实时输入指令。

生成过程‌：

Streaming DIT Denoising‌：流式去噪扩散模型（DIT），逐次生成图像细节，实现低延迟输出。

Streaming VAE Decoding‌：流式变分自编码器解码，将模型生成的潜在变量转换为可渲染的图像/视频流。

Real-Time Streaming Generation‌：实时流式生成，确保内容随用户输入动态更新，避免卡顿。

可选输出‌：通过"3D/4D Reconstruction"模块，将生成的2D内容扩展为三维或四维空间（如加入时间维度的动态场景），最终构建虚拟世界。

核心模型：Auto-Regressive Diffusion Transformer

架构组成‌：
Encoder-Decoder结构‌：编码器（Encoder）处理输入文本/图像，解码器（Decoder）生成输出序列，支持自回归生成（逐token预测）。

Dual-Action与Memory Cache‌：通过"Dual-Action"模块实现输入与记忆的融合，"Memory Cache"存储历史生成状态，结合"Temporal"（时间维度）信息，确保生成内容的连贯性（如游戏场景的前后帧一致性）。

Update机制‌：解码器通过"Update"持续优化生成结果，结合"Reconstitute"模块动态重构内容，提升实时性。

应用场景与技术特点

典型场景‌：游戏场景生成（如动态地图、角色动作）、实时交互式虚拟世界（如元宇宙中的场景构建）、多模态内容创作（如文本生成图像、图像生成视频）。

技术优势‌：

实时性‌：流式生成（Streaming）技术确保低延迟响应，满足游戏等实时交互需求。

多模态融合‌：同时处理文本、图像输入，生成内容更贴近真实场景。

可扩展性‌：支持从2D图像到3D/4D空间的扩展，适配不同维度的生成需求。

关键技术术语补充

Auto-Regressive‌：自回归模型，通过已生成的部分内容预测下一个元素，适用于序列生成任务（如文本、图像像素）。

Diffusion Transformer‌：结合扩散模型（逐步生成）和Transformer（注意力机制），平衡生成质量与效率。

VAE（变分自编码器）‌：通过编码-解码学习数据的潜在分布，用于生成高保真图像或视频。

通过以上模块的协同，该系统实现了从数据到实时3D/4D内容的端到端生成，核心在于"训练-推理"闭环与流式生成技术的结合，尤其适用于需要动态交互的场景。

三、爱之初体验

目前体验是需要申请的，不过通过很快，官方传送门。小马试了一下360度全景功能，文生全景图。

提示词：

bash 复制代码

太空站观景台，巨大的地球悬浮窗外，星空璀璨，科幻感十足。

效果如下，挺有感觉的：

https://3d.hunyuan.tencent.com/share?shareId=9119adf3-df13-4e46-882c-f58b88e0ea7c&shareType=panorama

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