<div id="readability-page-1">在人工智能和計算機視覺這個圈子裏，3D 場景生成一直是個公認的硬骨頭。 虛擬現實 (VR)、增強現實 (AR)、遊戲開發這些熱門領域，哪個不嗷嗷待哺，等着高質量、能互動的 3D 場景投餵？需求一天比一天大，但技術瓶頸卻始終卡在那裏。 騰訊混元團隊甩出了一張王牌——混元世界模型-Voyager（HunyuanWorld-Voyager）。號稱業界首個支持原生 3D 重建的超長漫遊世界模型，聽上去就是要給 3D 場景生成領域來一次徹底的 “改朝換代”。 <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>咱們先聊聊，這事兒為什麼這麼難？</h2> 一直以來，搞 3D 場景生成的技術路線都挺糾結的。一條路是純搞視頻生成，優點是畫面能連續動起來，給你一種沉浸感。但缺點也致命，你看的只是個 “影像”，沒法真正跟場景互動。想在裏面搞個物理仿真或者 VR 體驗？那基本沒戲，因為它壓根沒有真實的 3D 結構。 另一條路就頭鐵一點，直接上手生成 3D 世界。這條路聽起來很美好，空間結構一致性強，後續應用拓展性也好。可問題是，高質量的 3D 訓練數據去哪找？又貴又少。而且 3D 表徵那巨大的內存佔用，讓模型很難泛化到更多樣、更宏大的場景裏去。兩條路，似乎都有點走不通。 混元世界模型-Voyager 打破了傳統視頻生成在空間一致性和探索範圍上的天花板，不僅能生成超長距離、全局都對得上的漫遊場景，最牛的是，它還能把生成的視頻直接導出成 3D 格式。這一下，就給虛擬現實、物理仿真、遊戲開發這些領域送去了最需要的高保真 3D 場景漫遊能力。可以説，Voyager 的出現，正式宣告 3D 場景生成技術進入了下一個時代。 用騰訊混元團隊自己的話説，Voyager 是混元世界模型 1.0 的官方擴展。要知道，距離他們發佈 HunyuanWorld 1.0 Lite 版才過了短短兩週。這種迭代速度，只能説騰訊在 AI 領域的研發實力和投入確實有點 “恐怖”。 <h2>所以，這玩意兒到底是怎麼做到的？</h2> 混元世界模型-Voyager 的背後，是兩個 “神仙打架” 級別的核心組件在協同工作。正是它們的設計，才讓長距離、世界一致的視頻生成和 3D 重建從理想照進了現實。 第一個組件叫 “世界一致的視頻擴散”（World-Consistent Video Diffusion）。你可以把它理解成一個既懂藝術又懂物理的 “導演”。傳統的視頻生成模型，大多是 “文藝青年”，只管畫面好不好看（生成 RGB 視頻），完全不管物理世界的深度信息。 但 Voyager 這位 “導演” 不一樣，它在生成視頻的時候，創新性地把場景深度預測也給加了進來，相當於同時搞定了視頻生成和 3D 建模兩件事。它能根據你給的初始畫面和指定的相機移動軌跡，合成出可以自由控制視角、空間上完全連貫的 RGB-D 視頻。這個 “D” 就是深度（Depth）的意思，意味着視頻的每一幀都自帶了 3D 點雲信息。 <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"/> 這一招的厲害之處在於： 首先，它是多模態聯合生成，RGB 視頻和深度視頻同步產出，而且保證精確對齊，直接省去了後期處理的麻煩，數據質量還高。 其次，它通過一個基於現有世界觀測的條件生成機制，確保你生成的視頻不管拉多長，從頭到尾在視覺上和幾何結構上都是統一的，不會出現走着走着牆歪了、桌子沒了的詭異情況。 最後，它還是端到端生成，不像老辦法那樣需要 COLMAP 這類額外的 3D 重建工具來 “打補丁”，天生就保證了跨幀的一致性。 第二個組件叫 “長距離世界探索”（Long-Range World Exploration）。如果説第一個組件是 “導演”，那這個組件就是個擁有無限精力的 “勘探隊”。它解決的是傳統模型跑不遠、跑着跑着就迷路的問題。 它的核心法寶是一個高效的 “世界緩存” 機制。具體來説，它會先用混元世界模型 1.0 生成一個初始的 3D 點雲作為 “基地”，然後把這個 “基地” 的信息投影到你想要去的新視角，給擴散模型當 “導航”。 <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"/> 為了應對越來越大的場景，這個 “勘探隊” 還學會了 “點雲剔除” 技術，聰明地管理和優化海量的點雲數據，大大提升了計算效率。更妙的是，它採用了一種自迴歸的推理方式，簡單説就是 “邊走邊看邊記”。新生成的視頻幀會實時更新那個 “世界緩存”，形成一個閉環系統。 這樣一來，無論你的相機軌跡多麼風騷，它都能保持幾何上的一致性，不僅把漫遊範圍拓寬了，還能反過來給混元世界模型 1.0 補充新的視角內容，讓整體生成質量更上一層樓。再加上一個叫 “上下文感知的一致性技術” 來保證視頻採樣絲滑流暢，最終給你的就是電影級的沉浸式體驗。 把這兩個組件合在一起，Voyager 就能實現從一張靜態圖出發，生成一個全局一致的 3D 點雲世界，然後讓你拿着 “虛擬攝像機”，想怎麼逛就怎麼逛。逛的同時，它還把帶精確深度信息的 RGB 視頻一起生成了，高質量的 3D 重建簡直是信手拈來。 <h2>用 “暴力美學” 喂出來的大模型</h2> 要訓練出 Voyager 這麼一個 “怪物”，得餵給它多少 “精神食糧”？他們搭建了一套堪稱 “數據永動機” 的引擎——一個全自動的視頻重建流水線。這套系統能把任何輸入的視頻，自動估算出相機位姿和真實的度量深度。這意味着什麼？意味着他們徹底擺脱了昂貴又耗時的人工標註，可以規模化、多樣化地生產訓練數據。 這個數據引擎的工作流程大概是這樣的： 先把視頻扔進去進行預處理，挑出質量好的幀。然後，用上了 SLAM (同步定位與地圖構建) 和捆綁調整算法，自動算出每一幀的相機位置和朝向，這是訓練相機可控模型的關鍵。 接着，用深度估計模型預測出每一幀畫面的深度信息，和 RGB 圖像配對，就成了 Voyager 最愛吃的 “RGB-D 套餐”。最後，系統還會自動檢查對齊和驗證數據質量，把不合格的樣本踢出去。 靠着這套自動化流水線，團隊整合了真實世界裏拍的視頻和用虛幻引擎渲染的視頻，硬是攢出了一個包含超過 10 萬個視頻片段的超大規模數據集。這個數據集不僅量大管飽，而且來源多樣，涵蓋了各種場景和風格，並且每一份數據都自帶了相機位姿和度量深度這些寶貴的 “標籤”。 正是這個高質量、多樣化的大數據集，才把 Voyager“喂” 得如此強大。 在檢驗成果的時候，研究團隊用了一個叫 RealEstate10K 的公開數據集來當 “考官”。這個數據集來頭不小，是從 YouTube 上大約 1 萬個視頻裏扒出來的，包含了大約 1000 萬幀圖像和對應的相機運動軌跡，是評估視頻生成和 3D 重建任務的黃金標準。Voyager 的很多關鍵性能，就是在這個數據集上跑出來的。 <h2>光説不練假把式</h2> 了測試 Voyager 到底有多能打，騰訊混元團隊從視頻生成質量、三維場景重建能力和世界生成能力三個維度，對它進行了一次全方位的 “大考”。 首先是視頻生成質量。研究團隊把 Voyager 和四種主流的開源相機可控視頻生成方法放在一起同台競技。他們在 RealEstate10K 測試集裏隨機挑了 150 個視頻片段，用 PSNR、SSIM 和 LPIPS 這三個業界公認的指標來打分，分別衡量生成畫面和真實畫面的感知相似性與結構一致性。 <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"/> 結果怎麼樣？看錶就知道了。 <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 在所有指標上都實現了全面領先，可以説是毫無懸念地拿下了第一。PSNR 指標達到了 18.751，比第二名高了將近 0.5；SSIM 指標是 0.715，同樣力壓羣雄；LPIPS 指標則是越低越好，Voyager 的 0.277 是全場最低分，説明它生成的內容在人眼看來和真實的視頻最像。 再看看具體的生成效果對比，差距就更明顯了。尤其是在最後一組例子裏，只有 Voyager 成功地保留了輸入圖像中產品的細節特徵。反觀其他幾個方法，要麼就產生了明顯的瑕疵，要麼就像第一個例子裏那樣，當相機運動幅度一大，直接就 “崩了”，生成了完全不合理的結果。 <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"/> 接下來是更硬核的場景生成質量評估。因為對手們都只能生成 RGB 幀，研究團隊還挺 “貼心” 地先用一個叫 VGGT 的工具幫它們估計相機參數，再用它們生成的視頻來初始化點雲。 而 Voyager 這邊就輕鬆多了，因為它直接生成 RGB-D 內容，根本不需要任何中間處理，就能直接拿去做高質量的 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"/> 從表格數據可以看到，即便是在對手們都用了 VGGT“外掛” 的情況下，Voyager 的重建結果依然是最好的，這説明它生成的視頻在幾何一致性上確實更勝一籌。而當 Voyager 使用自己生成的深度信息來初始化點雲時（也就是完全不用後處理），效果還能更上一層樓，這直接證明了它那個深度生成模塊的強大之處。 從定性結果看，比如在最後一組的吊燈例子裏，Voyager 很好地保留了吊燈的複雜細節，而其他方法連基本形狀都重建不出來，高下立判。 最後，是世界生成能力的終極考驗。團隊把 Voyager 拉到了 WorldScore 這個靜態基準上進行評測。這個基準由斯坦福大學李飛飛團隊提出，是專門用來統一評估世界生成模型的，含金量極高。 <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"/> 結果再次震驚全場。Voyager 以 77.62 的綜合得分雄踞榜首，把其他模型遠遠甩在身後。在各項細分指標裏，它在物體控制、內容對齊、風格一致性和主觀質量四個方面都是第一，相機控制排第二，3D 一致性和光度一致性也表現優異。 這充分説明，Voyager 在相機運動控制和空間一致性上，已經具備了和頂級 3D 方法一較高下的實力。特別是在主觀質量評價上拿到最高分，再次驗證了它生成視頻的視覺真實感。 <h2>所以，這將如何改變我們的世界？</h2> Voyager 的發佈，絕不僅僅是一次技術參數的刷新，它真正開啓的是一片廣闊的應用藍海。作為第一個能打通 “超長漫遊” 和 “原生 3D” 的的世界模型，它給好幾個行業都帶來了顛覆性的想象空間。 在虛擬現實 (VR) 和增強現實 (AR) 領域，Voyager 簡直就是天降甘霖。過去，VR/AR 應用裏的 3D 場景基本靠 “堆人力”，建模師們苦不堪言，不僅耗時耗力，還很難搞定大規模場景的實時生成。現在 Voyager 來了， 從一張圖就能生成一個世界一致的 3D 點雲，還支持你自定義路徑去探索。這意味着開發者可以光速生成大規模的 3D 場景，開發週期和成本雙雙打折。而且，它生成的 RGB-D 視頻可以直接用於渲染，效率直接拉滿。 遊戲開發行業同樣迎來了福音。傳統遊戲開發裏，3D 場景建模是個重活、苦活。而 Voyager 的自動化 3D 場景生成能力，就是給遊戲開發者送上的一把 “神器”。無論是做遊戲原型的快速開發，還是像開放世界遊戲那樣需要超大地圖的場景生成，Voyager 都能大大提高效率。它甚至能根據用户的輸入實時生成動態內容，給遊戲玩法帶來了更多可能。 對於影視製作和動畫領域，Voyager 的相機可控視頻生成能力，讓創作變得更自由。過去那些複雜的鏡頭運動，現在可能只需要輸入一張圖和一條相機路徑就能搞定。這不僅是效率的提升，更是創作自由度的解放。 在建築與城市規劃領域，Voyager 則是一個強大的可視化工具。設計師們可以快速地將他們的設計草圖或照片，變成可供自由探索的詳細 3D 場景，與客户和同事的溝通效率將發生質的飛躍。 甚至在教育與培訓領域，Voyager 也能大放異彩。想象一下，醫學生可以在 Voyager 生成的精細 3D 人體器官模型裏進行虛擬解剖學習，工科生可以拆解和觀察複雜機械的 3D 結構，這種沉浸式的學習體驗，效果遠非書本和 PPT 可比。 混元世界模型-Voyager 的發佈，漂亮地解決了傳統路線上的核心矛盾，為業界樹立了一個全新的技術標杆。 騰訊混元團隊也表示，Voyager 與之前的混元世界模型 1.0 和 1.0 Lite 版共同構成了完整的技術體系。 隨着它的開源，更多的開發者和研究者將能站在這位 “巨人” 的肩膀上，去探索和創造更多可能。 AIGC 開放社區，原文標題：《騰訊開源混元 Voyager：霸榜三大評測，碾壓所有對手》風險提示及免責條款 市場有風險，投資需謹慎。本文不構成個人投資建議，也未考慮到個別用户特殊的投資目標、財務狀況或需要。用户應考慮本文中的任何意見、觀點或結論是否符合其特定狀況。據此投資，責任自負。</div>

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騰訊混元團隊推出了混元世界模型-Voyager，號稱業界首個支持原生 3D 重建的超長漫遊世界模型，旨在解決 3D 場景生成的技術瓶頸。Voyager 能夠生成高保真的 3D 場景，並將視頻導出為 3D 格式，推動虛擬現實、物理仿真和遊戲開發等領域的發展。這一創新標誌着 3D 場景生成技術進入新階段。

- 騰訊混元團隊推出混元世界模型-Voyager，支持原生 3D 重建。  
- Voyager 打破了傳統視頻生成的限制，提供高保真 3D 場景漫遊能力。  
- 該模型在多個領域如 VR、AR 和遊戲開發中具有廣泛應用潛力。  