允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI
太卷了！过去两年，视频生成模型把画面参数几乎卷了个遍。
4K、物理一致性，画面越来越真，时长也越来越长。
但传统视频生成模型生成的永远是一段固定、预设的成品视频，你无法干预剧情、不能调整视角、更不能改变下一秒画面内容。
世界模型带来的变化，恰恰在这里。
它会跟随操作实时渲染、动态生成世界。
按下前进键，前方场景实时延展生成；转身回望，身后的街道即刻演算而出。
你不再是被动的观看者，而是真正的参与者。
而现在，做这件事的团队多了起来。Google DeepMind 的 Genie 3、腾讯的 WorldPlay、蚂蚁的 LingBot-World，以及一批创业公司，都在推进这个方向。
△神仙打架，越来越有「头号玩家」那味儿
放眼当下，世界模型已经初步实现了可自由探索、实时交互的视觉场景。画面质量、帧率、持续生成时间以及稳定性，都有了很大提升。
可当你戴上耳机沉浸式体验时，就会察觉致命短板：这片世界，一片寂静。
你漫步街巷，车辆从身旁驶过，却没有呼啸而过的轰鸣；你推开厚重的木门，门板缓缓转动，却听不到一丝铰链摩擦的声响；你看到野兽就在不远处低吼，身躯清晰映入眼帘，耳边却一片死寂。
有画无声，不成世界。
首发！可交互音视频世界模型 HelixWorld 1.0
现在，这块最明显的短板，终于有人补上了。
Noiz AI 联合来自香港科技大学、清华大学、CMU、Google DeepMind 等机构的研究员，刚刚发布了实时可交互音视频世界模型 HelixWorld 1.0。
丢进去一张图和一句提示词，眼前就会展开一个持续生成的世界。
△ HelixWorld Demo 视频
接下来就不一样了。
你不再坐着看。往前走、转个身，画面和声音会同时跟上。你走到哪，世界就延伸到哪。
这次补上的，是世界对用户行动更完整的实时响应，远不止一条音轨。
在可交互的世界里，声音承担的远不止 BGM。
离多远、踩在什么材质上、从哪个方向来，都会让它不一样；身后的脚步、拐角外的碰撞，往往只有耳朵能先听到。
参数也相当硬核，HelixWorld 支持 24 FPS 实时生成画面，同时输出 48kHz 双声道音频。
真正关键的还在后面。画面和声音由原生 Transformer 架构统一生成，从一开始就绑在一起，不会等视频做完再另配一条音轨。
声音和画面来自同一个世界，用户的每一次操作，都会同时作用在两个模态上。
声画一起生成，声音跟着场景转，还能实时交互，是 HelixWorld 和现有方案不同的地方。放进现在可交互世界模型的对照里，会更清楚：
△交互式世界模型能力对照
好戏才开始。接下来几周，HelixWorld 的模型权重和代码将完全开源。（详见后续章节）
路线：让世界具备原生多模态响应
给视频补一条音轨不难，难的是让不同模态从生成一开始就属于这个世界。
为了达到这个目标，HelixWorld 把路径拆成四步。
第一步：构建带空间和动作的音画 / 世界数据
数据决定上限。世界模型能走多远，很大程度上取决于它训练时见过什么样的世界。
△数据采集与处理流程总览
可交互世界模型既要看见画面，也要知道什么操作引发了下一刻的变化。
视觉侧已有成熟解法，可以用位姿估计模型反推每一帧的相机轨迹，生成动作标签。可一到声音侧，几乎没有现成数据可用。
现有技术报告通常会筛分辨率、时长、镜头切换等等，却很少管声音。道理很简单，它们本来就没打算生成有声世界。
但音视频世界模型还得弄清更多事：音轨是不是现场录制，声源在哪，听者转身后声场怎么变，空间会留下多久回响。
麻烦的是，现成数据集给不齐这些答案。
团队干脆两条腿走路，同时从真实世界和游戏世界取材。
真实世界的数据来自公开网络视频，其中最宝贵的是第一人称连续行走素材。
镜头持续移动，环境声同期录制，声画天然对齐。反射、遮挡、材质这些空间信息都来自真实环境，这一批主要用来保真。
游戏世界则补上精确的空间关系。游戏引擎同时模拟视觉和听觉，几何、材质、声源位置和听者朝向都是已知的。距离衰减、墙体遮挡这些也有明确规则，每一声都能对上物理位置。
更省事的是，游戏数据天然带有动作标注，画面、声音与操作可以直接对齐。
原始素材还得再洗一遍。视觉侧按镜头切片，去掉剪得太碎、运动太少、画质太差的，台标、水印、字幕也滤掉。
音频侧没有现成经验，团队就自己搭清洗流程：去掉左右声道完全相同的伪立体声，清掉和画面对不上的后期配乐，再用语义筛选去掉旁白和外加音效，只留现场声。
△音视频游戏数据预处理
留下的片段还要做声画对齐校验。系统逐帧计算声像位置和左右声道能量，再和画面里的声源方位、事件时刻逐一比对。
汽车从画面右侧驶向左侧，声像就该同步从右滑到左；碰撞发生在哪一帧，音轨上的能量峰值也得落在那一帧。空间对不上、时间错开的，直接丢掉。
标注也不再只盯着画面。除了带真实尺度的相机位姿和视频描述，每段素材还会加上音频描述与音视频联合描述，把声音和画面里的声源对应起来。画外声则单独记下，免得模型自己编。
走完整条管线后，团队得到百万量级训练片段，音质、立体声和帧级对齐都达标。随后再用人工标注数据训练分类器，按声画配合度与声场空间感打分，筛出高质量微调子集。
到这里，声音侧终于有了能用的训练数据。
数据解决模型见没见过的问题。下一步，是让声音和视觉进入同一套世界建模。
第二步：让画面与声场共同响应动作
团队以音视频生成基座 LTX2.3 为起点，引入动作控制。
音频和视频保留各自的 latent 表征，但会进入同一套 Transformer 联合生成，并持续交换信息。
模型要学的是：根据当前状态和用户动作，预测下一刻的画面与声音。
人往前走一步，透视、遮挡和声源距离都得变；人一转身，整个声场也得跟着转。原来在正前方的声音，转到侧后方，这才算真转过身了。声画有一路没跟上，沉浸感马上就破功了。
这一阶段仍采用全序列可见的双向模型，先不追求实时。团队先把动作控制和联合生成做准，再来攻速度。
具备动作控制后，团队用微调数据集做针对性微调。
关键不只是模型能不能动，还要看脚步有没有踩对材质、混响是否匹配空间大小、声源方位会不会跟着视角转。动起来还不够，得动得像那么回事。
最基础的一关，是事件发生时声音必须同步出现，回响也要符合空间和动作。循环 BGM、素材库音效和事后贴轨造成的伪同步，都要排除。
空间关系不能只凭耳朵觉得像。画质有 FID、FVD，音质有 FAD，音画同步有 Desync，声音的方位和距离对不对得上画面，一直缺自动化标尺。听着差不多还不够，位置必须对上。
到这里，HelixWorld 已经能让声画一起响应动作，但训练阶段的模型仍依赖"未来信息"，还无法真正实时交互。
第三步：让模型只看过去也能持续生成
因果化、KV Cache、自生成历史训练
传统视频扩散模型采用双向生成。计算第 10 帧时，它可以参考第 20 帧，因此更容易保持连贯。
可在交互世界里，第 20 帧还没发生，用户下一秒往哪走也不知道，没法提前看后面的帧。
HelixWorld 因此将双向预训练模型改造成因果模型，只允许它查看过去。同时通过 KV Cache 复用已计算的历史信息，逐块自回归生成，持续输出音频和画面。
因果化分两步。
第一步用真实数据微调，让模型先学会不依赖未来，也能继续生成音视频。
真正棘手的是第二步，训练和部署面对的历史数据并不相同。
训练时，模型看到的历史干净且正确；部署时，它看到的是自己刚生成的结果，误差早已混在其中。
如果模型始终拿这些数据训练，上线后就会拿着错答案继续作答。小误差一路滚，最后就是声画双双跑偏。
△因果化的音画同步
团队的解法很直接：训练时就让模型读自己生成的历史，再去预测正确结果，提前练习带着误差继续往下走。
这一步让模型从生成一小段，迈向持续生成。但能一直跑，还不等于能实时跑。几十步去噪依然太慢，用户按下方向键后，留给声画响应的只有几十毫秒。
第四步：让世界从"生成片段"走向"持续运行"
最后一关是速度。团队要把原本几十步的去噪压到个位数，同时省掉文本条件引导带来的额外前向计算。
主流少步方案 DMD，也就是分布匹配蒸馏，常见副作用是画面过曝。
优化过头之后，高光溢出、色彩过饱和、暗部细节没了，画面看着更亮，其实已经失真。
HelixWorld 的解法，是把轨迹蒸馏和 DMD 放在一起。
轨迹蒸馏让学生模型沿着教师模型的去噪路径走，给少步生成一个比较稳的基线。DMD 负责守住最终分布，避免步数压下去之后偏离教师模型。
△画面和声音的稳定性和一致性
再配合因果化后的 KV Cache 和逐块生成，动作输入、联合生成与音视频输出被串成连续流水线。
上一块刚生成，下一块已经开始算，不用等整段视频做完再一起交出去。
至此，模型终于跨过实时门槛。画面与声音边生成边输出，用户的每一次操作，都能立刻得到回应。
四步走完，HelixWorld 的技术链路算是完成了。
开源：底色和底气
HelixWorld 的权重和代码，将在接下来几周完全开源，把整套技术摊开来给全世界分享。
仓库链接：https://github.com/NoizAI/HelixWorld
巧的是，开源这边又热闹起来了。不久前 Meta 也重新回到了开源群，扎克伯格回心转意：限制开源是大错特错。
黄仁勋也给出相近判断：开放权重，是 AI 生态健康发展的前提。
对 Noiz AI 来说，开源是长期以来一直在做的事。
该团队组建于 2025 年底，成员来自 Meta、Google、Dolby、清华等机构，开源项目累计超过 5 万 GitHub Stars。
创始人陈伟嘉（Vega）在 Meta 主导 Yann LeCun（杨立昆）团队 ASR 模型落地，当时公司 93% 以上代码都是开源的；后来还开源出过很火的 Mockingbird。
首席科学家田泽越（Zeyue Tian）作为作者开源过 AudioX、YuE 等工作，其中 ChatMusician 还被杨立昆转发过。
从 Mockingbird 到 AudioX，再到 HelixWorld，开源一直是这支团队的底色。
Noiz 并不担心被超越。
早在上一年底，团队在这条路线就已经开始布局。
目前模型的 API 已经在内测中，团队在应用侧也正在悄悄搭建一个全新的交互内容社区，并从创作者和用户中源源不断获取宝贵的使用数据和反馈。这些都是更实打实的底气。
HelixWorld 1.0，是 Noiz AI 对世界模型下一形态的回应：视觉从成片走向实时漫游，声音也正成为更关键的一环。
开源，更多是希望生态更丰富一点。模型被拆开、复现、接到更多系统里，全行业一起跑，后面那一页也能更早到来。
代码打开了，真正难的部分才开始。
从旁观世界，到参与世界
今天，大多数多模态模型还是围着 Prompt 转：输入一句话，完成一次生成，任务就结束了。
但真实世界不会因为 Prompt 结束就停住。环境还在变，人还在动，新事件也还在发生。世界模型得一直跑着，不能用完就关机。
它得知道正在发生什么，记得已经发生过什么，并对接下来的变化即时作出反应。
HelixWorld 补上的实时音视频交互，只是第一步。
再往前一步，世界里不会只有一个人。
第一个方向，是多智能体（Multi-Agent）。
每个角色都有自己的身份、目标和记忆，彼此可以协作，也可能起争执。故事不会完全按剧本走，更多是角色碰上之后自己发展出来。
第二个方向，是多人现场。
当人和智能体同时进到一个空间，模型得听清说了什么，还得分清谁在说、对谁说、声音从哪来。
抢话、停顿、眼神这些，都可能把下一秒的关系带偏。把所有人的声音收进来只是门槛，难处在于读懂整个现场。
接下来，还有更硬的一关：超长时间一致性。
如果世界要跑上几小时、几天，甚至更久，角色还得记得自己是谁，昨天推开的门今天得还开着，一次对话和一个决定也得真的留下痕迹。
到这一步，一致性就不止人物不变脸、场景不乱漂。身份、记忆、空间状态和因果关系都得接得上，世界得有自己的历史。
再往远处看，是世界的自主进化。
未来就算没有新的 Prompt，也没有人在场，世界还能按自己的规则跑下去。
角色会结成新关系，城市和资源也会继续变。你开口，世界会回应。你转身离开，里面的故事仍在继续发生。
当这几件事真正叠在一起，游戏、互动影视、教育这些场景都会被改写。
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