<div id="readability-page-1">在人工智能和计算机视觉这个圈子里，3D 场景生成一直是个公认的硬骨头。 虚拟现实 (VR)、增强现实 (AR)、游戏开发这些热门领域，哪个不嗷嗷待哺，等着高质量、能互动的 3D 场景投喂？需求一天比一天大，但技术瓶颈却始终卡在那里。 腾讯混元团队甩出了一张王牌——混元世界模型-Voyager（HunyuanWorld-Voyager）。号称业界首个支持原生 3D 重建的超长漫游世界模型，听上去就是要给 3D 场景生成领域来一次彻底的 “改朝换代”。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/bc93beff-762d-4768-b730-5440b9106cad.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1001" height="833" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/bc93beff-762d-4768-b730-5440b9106cad.png"/> <h2>咱们先聊聊，这事儿为什么这么难？</h2> 一直以来，搞 3D 场景生成的技术路线都挺纠结的。一条路是纯搞视频生成，优点是画面能连续动起来，给你一种沉浸感。但缺点也致命，你看的只是个 “影像”，没法真正跟场景互动。想在里面搞个物理仿真或者 VR 体验？那基本没戏，因为它压根没有真实的 3D 结构。 另一条路就头铁一点，直接上手生成 3D 世界。这条路听起来很美好，空间结构一致性强，后续应用拓展性也好。可问题是，高质量的 3D 训练数据去哪找？又贵又少。而且 3D 表征那巨大的内存占用，让模型很难泛化到更多样、更宏大的场景里去。两条路，似乎都有点走不通。 混元世界模型-Voyager 打破了传统视频生成在空间一致性和探索范围上的天花板，不仅能生成超长距离、全局都对得上的漫游场景，最牛的是，它还能把生成的视频直接导出成 3D 格式。这一下，就给虚拟现实、物理仿真、游戏开发这些领域送去了最需要的高保真 3D 场景漫游能力。可以说，Voyager 的出现，正式宣告 3D 场景生成技术进入了下一个时代。 用腾讯混元团队自己的话说，Voyager 是混元世界模型 1.0 的官方扩展。要知道，距离他们发布 HunyuanWorld 1.0 Lite 版才过了短短两周。这种迭代速度，只能说腾讯在 AI 领域的研发实力和投入确实有点 “恐怖”。 <h2>所以，这玩意儿到底是怎么做到的？</h2> 混元世界模型-Voyager 的背后，是两个 “神仙打架” 级别的核心组件在协同工作。正是它们的设计，才让长距离、世界一致的视频生成和 3D 重建从理想照进了现实。 第一个组件叫 “世界一致的视频扩散”（World-Consistent Video Diffusion）。你可以把它理解成一个既懂艺术又懂物理的 “导演”。传统的视频生成模型，大多是 “文艺青年”，只管画面好不好看（生成 RGB 视频），完全不管物理世界的深度信息。 但 Voyager 这位 “导演” 不一样，它在生成视频的时候，创新性地把场景深度预测也给加了进来，相当于同时搞定了视频生成和 3D 建模两件事。它能根据你给的初始画面和指定的相机移动轨迹，合成出可以自由控制视角、空间上完全连贯的 RGB-D 视频。这个 “D” 就是深度（Depth）的意思，意味着视频的每一帧都自带了 3D 点云信息。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/1a327651-f3e2-421f-8f08-25ec570f4d1a.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="977" height="687" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/1a327651-f3e2-421f-8f08-25ec570f4d1a.png"/> 这一招的厉害之处在于： 首先，它是多模态联合生成，RGB 视频和深度视频同步产出，而且保证精确对齐，直接省去了后期处理的麻烦，数据质量还高。 其次，它通过一个基于现有世界观测的条件生成机制，确保你生成的视频不管拉多长，从头到尾在视觉上和几何结构上都是统一的，不会出现走着走着墙歪了、桌子没了的诡异情况。 最后，它还是端到端生成，不像老办法那样需要 COLMAP 这类额外的 3D 重建工具来 “打补丁”，天生就保证了跨帧的一致性。 第二个组件叫 “长距离世界探索”（Long-Range World Exploration）。如果说第一个组件是 “导演”，那这个组件就是个拥有无限精力的 “勘探队”。它解决的是传统模型跑不远、跑着跑着就迷路的问题。 它的核心法宝是一个高效的 “世界缓存” 机制。具体来说，它会先用混元世界模型 1.0 生成一个初始的 3D 点云作为 “基地”，然后把这个 “基地” 的信息投影到你想要去的新视角，给扩散模型当 “导航”。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/8287957f-4363-4839-987f-bcd70627c5a7.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="469" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/8287957f-4363-4839-987f-bcd70627c5a7.png"/> 为了应对越来越大的场景，这个 “勘探队” 还学会了 “点云剔除” 技术，聪明地管理和优化海量的点云数据，大大提升了计算效率。更妙的是，它采用了一种自回归的推理方式，简单说就是 “边走边看边记”。新生成的视频帧会实时更新那个 “世界缓存”，形成一个闭环系统。 这样一来，无论你的相机轨迹多么风骚，它都能保持几何上的一致性，不仅把漫游范围拓宽了，还能反过来给混元世界模型 1.0 补充新的视角内容，让整体生成质量更上一层楼。再加上一个叫 “上下文感知的一致性技术” 来保证视频采样丝滑流畅，最终给你的就是电影级的沉浸式体验。 把这两个组件合在一起，Voyager 就能实现从一张静态图出发，生成一个全局一致的 3D 点云世界，然后让你拿着 “虚拟摄像机”，想怎么逛就怎么逛。逛的同时，它还把带精确深度信息的 RGB 视频一起生成了，高质量的 3D 重建简直是信手拈来。 <h2>用 “暴力美学” 喂出来的大模型</h2> 要训练出 Voyager 这么一个 “怪物”，得喂给它多少 “精神食粮”？他们搭建了一套堪称 “数据永动机” 的引擎——一个全自动的视频重建流水线。这套系统能把任何输入的视频，自动估算出相机位姿和真实的度量深度。这意味着什么？意味着他们彻底摆脱了昂贵又耗时的人工标注，可以规模化、多样化地生产训练数据。 这个数据引擎的工作流程大概是这样的： 先把视频扔进去进行预处理，挑出质量好的帧。然后，用上了 SLAM (同步定位与地图构建) 和捆绑调整算法，自动算出每一帧的相机位置和朝向，这是训练相机可控模型的关键。 接着，用深度估计模型预测出每一帧画面的深度信息，和 RGB 图像配对，就成了 Voyager 最爱吃的 “RGB-D 套餐”。最后，系统还会自动检查对齐和验证数据质量，把不合格的样本踢出去。 靠着这套自动化流水线，团队整合了真实世界里拍的视频和用虚幻引擎渲染的视频，硬是攒出了一个包含超过 10 万个视频片段的超大规模数据集。这个数据集不仅量大管饱，而且来源多样，涵盖了各种场景和风格，并且每一份数据都自带了相机位姿和度量深度这些宝贵的 “标签”。 正是这个高质量、多样化的大数据集，才把 Voyager“喂” 得如此强大。 在检验成果的时候，研究团队用了一个叫 RealEstate10K 的公开数据集来当 “考官”。这个数据集来头不小，是从 YouTube 上大约 1 万个视频里扒出来的，包含了大约 1000 万帧图像和对应的相机运动轨迹，是评估视频生成和 3D 重建任务的黄金标准。Voyager 的很多关键性能，就是在这个数据集上跑出来的。 <h2>光说不练假把式</h2> 了测试 Voyager 到底有多能打，腾讯混元团队从视频生成质量、三维场景重建能力和世界生成能力三个维度，对它进行了一次全方位的 “大考”。 首先是视频生成质量。研究团队把 Voyager 和四种主流的开源相机可控视频生成方法放在一起同台竞技。他们在 RealEstate10K 测试集里随机挑了 150 个视频片段，用 PSNR、SSIM 和 LPIPS 这三个业界公认的指标来打分，分别衡量生成画面和真实画面的感知相似性与结构一致性。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/1d25db14-5404-4886-89dd-2c571671cf2e.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="477" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/1d25db14-5404-4886-89dd-2c571671cf2e.png"/> 结果怎么样？看表就知道了。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/9e65c8f2-086d-43c8-8a59-85f159d8f7b0.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="480" height="284" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/9e65c8f2-086d-43c8-8a59-85f159d8f7b0.png"/> Voyager 在所有指标上都实现了全面领先，可以说是毫无悬念地拿下了第一。PSNR 指标达到了 18.751，比第二名高了将近 0.5；SSIM 指标是 0.715，同样力压群雄；LPIPS 指标则是越低越好，Voyager 的 0.277 是全场最低分，说明它生成的内容在人眼看来和真实的视频最像。 再看看具体的生成效果对比，差距就更明显了。尤其是在最后一组例子里，只有 Voyager 成功地保留了输入图像中产品的细节特征。反观其他几个方法，要么就产生了明显的瑕疵，要么就像第一个例子里那样，当相机运动幅度一大，直接就 “崩了”，生成了完全不合理的结果。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/28b14c62-6c4b-4af3-adf7-f44e61d7eee1.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="468" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/28b14c62-6c4b-4af3-adf7-f44e61d7eee1.png"/> 接下来是更硬核的场景生成质量评估。因为对手们都只能生成 RGB 帧，研究团队还挺 “贴心” 地先用一个叫 VGGT 的工具帮它们估计相机参数，再用它们生成的视频来初始化点云。 而 Voyager 这边就轻松多了，因为它直接生成 RGB-D 内容，根本不需要任何中间处理，就能直接拿去做高质量的 3D Gaussian Splatting (3DGS) 重建。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/a826e6e4-208d-4f53-960d-4ab5e15fa050.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="595" height="341" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/a826e6e4-208d-4f53-960d-4ab5e15fa050.png"/> 从表格数据可以看到，即便是在对手们都用了 VGGT“外挂” 的情况下，Voyager 的重建结果依然是最好的，这说明它生成的视频在几何一致性上确实更胜一筹。而当 Voyager 使用自己生成的深度信息来初始化点云时（也就是完全不用后处理），效果还能更上一层楼，这直接证明了它那个深度生成模块的强大之处。 从定性结果看，比如在最后一组的吊灯例子里，Voyager 很好地保留了吊灯的复杂细节，而其他方法连基本形状都重建不出来，高下立判。 最后，是世界生成能力的终极考验。团队把 Voyager 拉到了 WorldScore 这个静态基准上进行评测。这个基准由斯坦福大学李飞飞团队提出，是专门用来统一评估世界生成模型的，含金量极高。 <img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/7ee8ab42-616f-45f0-bdaa-3fe93b78957f.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="385" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/7ee8ab42-616f-45f0-bdaa-3fe93b78957f.png"/> 结果再次震惊全场。Voyager 以 77.62 的综合得分雄踞榜首，把其他模型远远甩在身后。在各项细分指标里，它在物体控制、内容对齐、风格一致性和主观质量四个方面都是第一，相机控制排第二，3D 一致性和光度一致性也表现优异。 这充分说明，Voyager 在相机运动控制和空间一致性上，已经具备了和顶级 3D 方法一较高下的实力。特别是在主观质量评价上拿到最高分，再次验证了它生成视频的视觉真实感。 <h2>所以，这将如何改变我们的世界？</h2> Voyager 的发布，绝不仅仅是一次技术参数的刷新，它真正开启的是一片广阔的应用蓝海。作为第一个能打通 “超长漫游” 和 “原生 3D” 的的世界模型，它给好几个行业都带来了颠覆性的想象空间。 在虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR) 领域，Voyager 简直就是天降甘霖。过去，VR/AR 应用里的 3D 场景基本靠 “堆人力”，建模师们苦不堪言，不仅耗时耗力，还很难搞定大规模场景的实时生成。现在 Voyager 来了， 从一张图就能生成一个世界一致的 3D 点云，还支持你自定义路径去探索。这意味着开发者可以光速生成大规模的 3D 场景，开发周期和成本双双打折。而且，它生成的 RGB-D 视频可以直接用于渲染，效率直接拉满。 游戏开发行业同样迎来了福音。传统游戏开发里，3D 场景建模是个重活、苦活。而 Voyager 的自动化 3D 场景生成能力，就是给游戏开发者送上的一把 “神器”。无论是做游戏原型的快速开发，还是像开放世界游戏那样需要超大地图的场景生成，Voyager 都能大大提高效率。它甚至能根据用户的输入实时生成动态内容，给游戏玩法带来了更多可能。 对于影视制作和动画领域，Voyager 的相机可控视频生成能力，让创作变得更自由。过去那些复杂的镜头运动，现在可能只需要输入一张图和一条相机路径就能搞定。这不仅是效率的提升，更是创作自由度的解放。 在建筑与城市规划领域，Voyager 则是一个强大的可视化工具。设计师们可以快速地将他们的设计草图或照片，变成可供自由探索的详细 3D 场景，与客户和同事的沟通效率将发生质的飞跃。 甚至在教育与培训领域，Voyager 也能大放异彩。想象一下，医学生可以在 Voyager 生成的精细 3D 人体器官模型里进行虚拟解剖学习，工科生可以拆解和观察复杂机械的 3D 结构，这种沉浸式的学习体验，效果远非书本和 PPT 可比。 混元世界模型-Voyager 的发布，漂亮地解决了传统路线上的核心矛盾，为业界树立了一个全新的技术标杆。 腾讯混元团队也表示，Voyager 与之前的混元世界模型 1.0 和 1.0 Lite 版共同构成了完整的技术体系。 随着它的开源，更多的开发者和研究者将能站在这位 “巨人” 的肩膀上，去探索和创造更多可能。 AIGC 开放社区，原文标题：《腾讯开源混元 Voyager：霸榜三大评测，碾压所有对手》风险提示及免责条款 市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。</div>

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腾讯混元团队推出了混元世界模型-Voyager，号称业界首个支持原生 3D 重建的超长漫游世界模型，旨在解决 3D 场景生成的技术瓶颈。Voyager 能够生成高保真的 3D 场景，并将视频导出为 3D 格式，推动虚拟现实、物理仿真和游戏开发等领域的发展。这一创新标志着 3D 场景生成技术进入新阶段。

- 腾讯混元团队推出混元世界模型-Voyager，支持原生 3D 重建。  
- Voyager 打破了传统视频生成的限制，提供高保真 3D 场景漫游能力。  
- 该模型在多个领域如 VR、AR 和游戏开发中具有广泛应用潜力。  