GWM-1翻译站点

什么是 GWM-1

GWM-1 是 Runway 推出的首款 通用世界模型（General World Model），代表着 AI 从传统感知与生成逐步迈向对现实世界运作机制的理解与模拟。与传统只生成静态图像或视频不同，GWM-1 采用逐帧像素预测技术构建动态环境，并通过内置物理规律、几何一致性与因果关系推理，实现模拟现实物理世界行为的能力。 Runway

GWM-1 最早于 2025 年 12 月发布，基于 Runway 旗下一代视频生成核心 Gen-4.5 架构，并分为三个专业化后训练模型：GWM Worlds、GWM Robotics 与 GWM Avatars，分别用于环境探索、机器人训练与数字人交互领域。 Runway

GWM-1 的核心技术原理

逐帧像素预测与动态世界模拟

与典型的生成模型不同，GWM-1 使用 自回归模型架构 对每一帧像素进行预测，以此建立对环境动态变化的理解。这种方法让模型不仅学习单一图像或短片段，而是掌握场景随时间演进的物理与因果逻辑，从而在模拟世界中保持几何与时间一致性。 AI工具集

这种能力体现为在虚拟世界场景下，无论用户向前移动、旋转镜头或改变视角，环境都会保持空间一致性 —— 即使返回原处，你仍会看到之前的位置与物体。 Runway

多分支模型设计与专业化分工

目前 GWM-1 并非单一模型，而是由三个独立但协作的分支模型组成：

• GWM Worlds：为用户生成无限可探索的沉浸式环境世界。通过文字提示或图像输入设定初始场景，模型实时推理并生成包括光照、几何与物理规则在内的动态世界。适合游戏开发、虚拟现实与培训模拟等场景。 Runway

• GWM Robotics：聚焦于 机器人策略训练与评估。该模型在世界模型内部生成合成训练数据，注入多种动态因素如障碍物、天气变化等，帮助机器人控制策略在虚拟环境中进行训练与评估，而无需大量真实世界实验。 Runway

• GWM Avatars：用于实时生成具备自然行为与交互能力的数字人物。通过音频驱动，该模型能渲染面部表情、眼球运动、同步口型与手势等动作，使数字人更真实地进行对话、讲解与互动。 Runway

Runway 目前以这三种模型形式先行发布，并计划在未来融合不同动作空间与领域能力，构建一个统一的基础通用世界模型。 AI 中文社区

与传统生成模型的不同

传统生成模型（如图像、视频或语言模型）主要关注视觉或语言内容的模仿，而 GWM-1 的世界模型本质是“理解并模拟世界状态”。这意味着它不仅生成画面，还能推理环境因果关系 —— 如“物体掉落将遵循重力运动”。这种能力让它在 物理仿真、自动探索与多agent交互场景 中表现出更高的泛化与连贯性。 AIBase 新闻

主要功能亮点

1. 实时交互与环境生成

GWM Worlds 能根据用户动作（例如相机移动、控制指令、音频输入等）实时生成动态世界。用户不仅可以在虚拟空间中自由探索，还能通过物理规则定义环境行为 —— 比如骑自行车、水中漂浮或飞行。 Runway

这种实时性是 GWM-1 的关键特点，使得它适合用于沉浸式游戏、虚拟训练模拟器与智能体学习平台等交互场景。 Runway

2. 机器人训练与策略评估

在 Robotics 模型下，GWM-1 可以生成多样化、环境变化丰富的合成数据，用于机器人策略训练与评估。例如，可以模拟在仓库中搬运、在复杂地形中导航等任务，并分析机器人策略在各种条件下的表现。这种模拟方式比在真实世界部署更快速、更安全且更具可控性。 Runway

3. 数字人和互动角色生成

GWM Avatars 为交互系统提供了数字人模拟能力，可支持自然语音表情、面部运动与动作反应，这对于虚拟客服、教育辅导机器人、游戏角色与互动娱乐都有重要意义。 Runway

这种模型能够在人机交互场景中增强用户体验，使虚拟角色具有更高的表现力和交互自然度。 Runway

GWM-1 的应用场景

教育与虚拟培训

教师和培训者可基于 GWM Worlds 构建逼真的虚拟课程场景 —— 如历史重现、科学实验模拟或应急训练等。在无需现实硬件投入的情况下，学生可沉浸式地理解复杂概念，提高教学效果。 Runway

游戏与沉浸式内容

对于游戏开发者，GWM-1 提供一种无需手动构建每个场景的开发方式。只需要文字提示或初始设定，该模型就能实时生成与用户交互的世界，并保持空间一致性与物理行为逻辑。 Runway

机器人与自动化

机器人研发领域通常需要大量现实数据来训练策略，但现实采集成本高且风险大。利用 GWM-1 的仿真世界，开发者能大规模生成训练样本、验证策略表现，从而加速研发周期并减少对真实硬件部署的依赖。 Runway

如何开始使用 GWM-1

目前 Runway 正在推广 GWM-1 的早期访问计划 —— 用户可通过填表方式申请访问权并开始使用三大变体模型。开发者和企业可将 GWM-1 集成到现有流程，并结合 Runway 的 SDK 或 API 进行定制模拟与交互开发。 Runway

技术展望与行业意义

世界模型的提出并不是 Runway 的第一步，早在 2023 年 Google 与其他组织就提出构建通用世界模型的研究方向（总称 GWM），目的是构建能理解并模拟现实世界运作机制的 AI 引擎，而不是单纯生成视觉内容。 Runway

GWM-1 的发布标志着 Runway 从视频生成工具提供者迈向构建具身智能与 AI 模拟基础设施的新阶段，其潜在影响包括机器人训练、物理学模拟、智能体学习等多个领域。 AI 中文社区

常见问题（FAQ）

Q1: 什么是 GWM-1？
A1: GWM-1 是由 Runway 发布的首个通用世界模型，通过自回归像素预测模拟动态世界，并具备交互式生成、机器人训练与数字人模拟等能力。 AI工具集

Q2: GWM-1 的主要组成部分有哪些？
A2: 它包括三个分支：GWM Worlds（实时环境生成）、GWM Robotics（用于机器人策略训练）和 GWM Avatars（用于生成真实互动数字人）。 Runway

Q3: GWM-1 如何与物理规律相结合？
A3: GWM-1 通过逐帧像素预测技术学习物理规律与因果关系，使模拟世界在运动、光照与环境反馈方面更接近现实行为。 AIBase 新闻

Q4: GWM-1 适合哪些应用场景？
A4: 它适用于教育模拟、游戏开发、机器人训练、虚拟人交互、工业仿真与科研验证等需要理解动态世界行为的场景。 aifun.cc

Q5: 如何开始试用或接入 GWM-1？
A5: Runway 提供早期访问计划 —— 用户可通过官网申请访问，并结合 SDK/API 进行集成开发。 Runway