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RTFM— 李飞飞团队推出的实时生成式世界模型

花韻仙語

花韻仙語

发布时间:2025-10-21 12:12:01

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来源于php中文网

原创

RTFM是什么

rtfm(real-time frame model)是李飞飞团队研发的一款实时生成式世界模型。该模型可在单块h100 gpu上流畅运行,能够实时构建3d场景,并支持持久化的用户交互。通过学习海量视频数据,rtfm掌握了光影变化、材质表现和空间结构等视觉规律,将传统依赖物理规则的渲染过程转化为基于数据驱动的感知任务。每一帧画面都被赋予精确的空间坐标,结合“上下文腾挪”机制,模型仅需参考邻近帧即可生成新视角画面,从而实现高效且可持续扩展的虚拟世界构建。rtfm展现了下一代世界模型的发展方向,为打造实时、可交互、长期稳定的虚拟环境提供了全新技术路径。

Figma
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Figma 是一款基于云端的 UI 设计工具,可以在线进行产品原型、设计、评审、交付等工作。

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RTFM— 李飞飞团队推出的实时生成式世界模型
RTFM的主要功能

  • 实时生成3D场景:基于单张图像或少量视图输入,即可生成高保真度的三维环境,支持反射、阴影、光泽等多种真实感视觉效果。
  • 持久化交互能力:用户可以长时间与生成的世界进行互动,场景状态不会因视角切换或短暂离开而重置或丢失。
  • 高性能低门槛:仅需一块H100 GPU即可达到交互级帧率,适配现有主流硬件配置,具备良好的部署可行性。
  • 多场景适应性:无论是户外自然风光还是复杂室内布局,RTFM均能有效建模并生成连贯合理的视觉内容。

RTFM的技术原理

  • 端到端神经网络架构:采用自回归扩散变换器结构,以完全端到端方式训练,直接从输入帧预测新视角下的输出帧,无需中间的显式几何重建步骤。
  • 空间记忆系统与上下文选择机制:每帧数据包含位置与朝向信息,形成带空间索引的记忆库;在推理时只提取空间邻近的历史帧作为上下文,大幅降低计算开销。
  • 数据驱动的视觉合成:通过分析大量真实视频中的视觉动态,模型学会模拟复杂的光学现象,如间接光照、表面反光等,实现接近真实世界的渲染质量。
  • 可扩展设计:整体架构支持随着训练数据增长和算力提升持续优化性能,为未来更大规模的世界模型演进奠定基础。

RTFM的项目地址

RTFM的应用场景

  • 游戏开发:帮助开发者快速创建多样化、可交互的游戏场景,显著缩短内容制作周期,提升玩家沉浸感。
  • 虚拟现实(VR)与增强现实(AR):实现实时环境生成与虚实融合,在VR中构建动态世界,或在AR中精准叠加虚拟物体,增强交互自然性。
  • 影视制作:加速虚拟布景和特效生成流程,用于预可视化、场景补全或后期合成,降低拍摄成本与制作时间。
  • 建筑设计与展示:建筑师可通过简单输入即时获得建筑方案的三维可视化效果,便于客户理解与方案调整。
  • 教育应用:构建可探索的历史场景、科学实验模拟等沉浸式教学环境,提升学习参与度与理解深度。

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