李飞飞造了个「永不消逝的世界」！单张GPU就能跑

智东西
编译 王涵
编辑 漠影

智东西10月17日报道，昨晚，李飞飞团队发布全新实时生成式世界模型RTFM（Real-Time Frame Model），只需单张H100 GPU就能运行！

该模型支持单图像生成3D场景，能处理多样化的场景类型、视觉风格及光影效果，包括镜面反射、光泽表面、动态阴影和镜头光晕。

▲李飞飞推文截图（来源：X）

RTFM能在用户交互时实时生成视频，可用于探索生成的3D世界和真实场景定位，现已开放研究预览版。

DEMO体验地址：https://rtfm.worldlabs.ai/

除了前后左右移动以外，RTFM还可以进行推拉变焦、重现鱼眼失真等镜头效果，能够像在一间真正的房间中漫步一样，真实感拉满。

李飞飞团队在博客中透露，RTFM围绕三大核心原则设计：

1、高效性：仅需单张H100 GPU即可实现交互级帧率的推理运算；

2、可扩展性：采用不依赖显式3D表征的建模方式，通过通用端到端架构从大规模视频数据中学习，随算力数据增长持续进化；

3、持久性：支持无限时长交互，构建的3D世界具有永久记忆——即使转身离开，场景依然存在。

在李飞飞的推文下，很多网友都觉得这个模型的DEMO效果非常惊艳。

▲网友评论截图（来源：X）

也有比较专业的网友解释称，这个模型并不是直接生成3D世界，而是通过一张2D图片，补充这张图片场景下其他角度的2D图片。

▲网友评论截图（来源：X）

AI数据平台公司Manifolds AI联合创始人Ziyang Xie体验后称，RTFM的空间一致性令人印象深刻，但速度过快时仍然会崩溃。

▲Ziyang Xie评论截图（来源：X）

有网友体验完感叹道：“或许我们身处的世界也是运行在‘单张’H100 GPU上的。”

▲网友评论截图（来源：X）

一、单张H100 GPU就能运行，还能保持交互帧率和持久性

李飞飞团队发现，在技术发展过程中，生成式世界模型对算力的需求将远超当前大语言模型。

若直接套用现有视频架构，实现60帧4K交互视频流需每秒生成超10万token（相当于首部《哈利·波特》的文本量），维持一小时以上持久交互更需处理超1亿token的上下文。以当前算力基础，这既不可行也不经济。

他们从中吸取了“教训”：随着算力成本指数级下降，那些能适应算力增长的简洁方法终将主导AI发展，而生成式世界模型正处在享受未来算力红利的最佳位置。

这就带了一个关键的问题：生成式世界模型是否会被当前硬件条件束缚？是否存在技术路径让我们现在就能预览未来？

为此，李飞飞团队设定了一个简单目标，即设计一个足够高效、当下即可部署的生成式世界模型，并能随算力提升持续扩展。

他们的具体目标是构建可在单张H100 GPU上运行的模型，既保持交互级帧率，又能实现无限持久的世界交互。

这一目标贯穿了他们从任务设定到模型架构的整个系统设计。通过精心优化推理栈的每个环节，融合架构设计、模型蒸馏和推理优化的最新突破，李飞飞团队在当今硬件上实现了对下一代模型最高保真度的前瞻。

三、能自主掌握反射阴影的渲染，RTFM是“学习型渲染器”

传统3D图形管线通过显式3D表征（如三角网格、高斯泼溅）构建世界并渲染为2D图像。它们采用手工设计的数据结构与算法来建模3D几何、材质、光照、阴影和反射等。这些方法数十年来一直是计算机图形学的支柱，但难以随算力数据自然扩展。

RTFM另辟蹊径，他们基于生成式视频建模的最新进展，训练单一神经网络来输入场景的一张或多张2D图像，无需构建任何显式3D表征即可生成新视角的2D画面。该模型采用自回归扩散Transformer架构处理帧序列，通过大规模视频数据端到端训练实现帧间预测。

RTFM还可以被认为是“学习型渲染器”，输入帧可以被转化为隐含世界信息的神经网络激活值（KV缓存），生成新帧时，网络通过注意力机制读取该表征，创建与输入视角一致的新视图。

从输入视图到世界表征的转换机制，再到基于表征的新帧渲染，全程通过数据端到端学习获得，无需人工设计，RTFM仅需在训练中观察即可自主掌握反射、阴影等复杂效果的建模。

重建（在已有视角间插值）与生成（创造输入视角未可见内容）在计算机视觉领域向来被视为两个独立的课题，但RTFM模糊了这二者之间的界限。当输入多视角图像时，模型更倾向于重建；当输入视角稀缺时，模型则被迫进行外推生成。

四、以位姿帧作为空间记忆，RTFM拥有持久记忆

现实世界的核心特性在于其持久性，当你移开视线时，世界不会消失或彻底改变。无论相隔多久，你总能重返曾经到过的地方。

这对自回归帧模型来说可不太容易。由于世界仅通过2D图像帧隐式表征，要实现持久性，模型必须在用户探索过程中对持续增长的帧序列进行推理。这意味着生成每一帧的成本会递增，模型对世界的记忆实际上被算力预算所束缚。

为突破这一桎梏，RTFM为每帧画面都赋予三维空间中的位姿（位置与朝向）。通过输入目标帧的位姿生成新画面，模型对世界的记忆就会具备空间结构，因为这些带位姿的帧构成了空间记忆系统。

这为模型注入了弱先验，即其所建模的世界是三维欧几里得空间，同时无需强制模型显式预测该空间中物体的三维几何。

生成新帧时，系统会从位姿帧构成的空间记忆中检索邻近帧，构建定制化上下文。这种“上下文调度”技术使模型能在空间不同区域生成时调用不同的上下文帧，从而无需对持续增长的帧序列进行推理，即可在长期交互中维持世界的持久性。

结语：世界模型突破算力限制，可在多行业中落地

李飞飞团队认为，RTFM的推出实现了在当今硬件上部署世界模型的愿景，并确立了将世界模型视为端到端数据驱动渲染器的技术路径。

RTFM的架构具备天然可扩展性，未来将会有更多的发展空间，比如它可以扩展为动态世界建模，允许用户与生成世界实时交互。

世界模型能实时重建、生成并模拟具有物理精确性的持久交互世界，这类模型或许将彻底改变从媒体到机器人等众多行业。