如果人工智能不再局限于生成一段影像,而是直接打造出一个可以步入其中、随时调整,甚至能与内部角色交流的宇宙,那会是怎样的情景?
谷歌最新推出的Genie 4,正将这一构想变为现实。
在10月27日,Google DeepMind正式发布了新一代世界模型Genie 4,并将其描述为“迄今为止最逼真、互动性最强的世界模型”。
与先前主要聚焦于实时场景生成和交互的Genie 3相比,这款新模型进一步集成了原生音频生成、自然语言实时操控、复杂的物理与人物行为模拟,并借助Gemini系列模型实现了多步骤事件推演。
在官方展示中,用户能通过键盘控制移动和视角,利用文本指令改变环境:调整天气、移动镜头、向场景中添加人物或物体。例如,在一片草地上添加一条粉红色绸缎,或将视角放置在南极冰原上空的热气球篮筐里。场景会即时响应,角色也会根据新的设定继续行动。
这一系列能力的背后由Gemini系列模型主导。Gemini Omni负责确保画面贴近现实世界的外观和行为,而其他Gemini模型则负责将请求转化为动作、规划复杂事件、观察画面并追踪进度。当用户更改指令时,Gemini会现场调整方案。
在另一组演示中,Gemini 4 Argon甚至开始指挥Genie 4,逐步模拟人形机器人下跳棋的过程。
可以看出,这已超越了传统意义上的AI视频生成,而是朝着可交互、可操控、可用于AI训练的世界模拟系统迈进。目前,Genie 4已面向少量受信任的测试者开放研究预览,后续将逐步提供给Google AI Ultra订阅用户,以及Gemini API、Google AI Studio的早期合作伙伴。
在参数方面,Genie 4单次生成的交互体验最长可达2分钟,而上一代Genie 3的上限为1分钟。这个数字看似普通,但对于游戏开发者验证单段玩法、影视创作者预览单组镜头而言,已足够覆盖基本的测试需求。
AI世界开始“活”起来
此次谷歌展示了四个方面的能力升级:实时改变世界、物理与人物行为模拟、原生声音生成,以及结合Gemini进行复杂事件推演。
其中一些演示,已相当接近可交互游戏与真实影像的结合。
首先,用户无需提前设计好整个场景,就能在生成过程中随时改变世界。
在一组演示中,一名身穿棕色西装的萨克斯演奏者站在湖面中央的漂浮平台上。周围是雾气弥漫的森林、缓缓流动的湖水,以及一个散发暖光的球体。
人物持续演奏,手指、呼吸和身体摆动自然衔接,摄像机则能独立移动,从不同位置观察整个环境。这里的关键并非把画面做得像电影,而是摄像机可以自由探索场景,同时维持人物、物体与周边环境的空间关系。
用户还能通过键盘控制移动与视角,利用文字指令实时改变天气、引入新人物或物体。Gemini会根据当前环境理解这些要求,并在用户没有继续输入时协助维持场景发展。
其次,物体不再只是画面中的装饰,人物和环境开始表现出更复杂的运动规律。
在谷歌展示的另一批案例中,完整的西瓜置于石台上,枫树种子旋转着落入草地;还有一座挤满乘客的日本乡村火车站,人们在站台上行走、候车,与周围环境共同构成一个动态场景。
谷歌强调,Genie 4提升了对空气动力学、碰撞等物理现象的模拟能力,尤其在人物动作方面取得了明显进展。模型可以生成更自然的人体运动,让角色根据周围环境作出反应,并接受实时操控。
不过,这里的物理模拟仍然是模型根据学习到的世界规律生成结果,并不意味着所有物理过程都经过精确计算。
第三,Genie 4让AI世界第一次具备了原生生成的声音。
演示视频里,你骑在龙背上,穿过山脉,周围是其他骑手。你仿佛坐在巨龙背上,以提示词设定的时速140公里穿越群山,左下角的WASD提示则告诉你,你确实在“玩”这个生成的场景。
伴随飞行出现的,不只是快速掠过的山峰与城堡,还有巨龙振翅的轰鸣、高空呼啸的气流,以及远处火山活动的声音。这些声音并非演示后期额外添加,而是由Genie 4直接生成。
更进一步,模型还可以实时生成人物对话。场景里的角色能够根据用户输入或世界中发生的事件作出语言回应,而不是只重复预先准备好的台词。
对于虚拟角色、互动叙事乃至游戏开发而言,这个变化相当重要。开发者需要创建的,不再一定是写死每一句台词、每一次反应的角色,而可能是一个能够随着情境变化持续产生行为与对话的模拟人物。
在由开发者Justine Moore(同时也是a16z的合伙人)真实生成的视频中,展示了一个更复杂的完全实时生成的游戏世界。整个场景从一条提示词生成,环境加角色,然后就能用提示词改变事件。
视频里,一个穿潜水服的角色在洞穴里探索,脚下散落着金币,旁边一只木桶。屏幕上方有提示文字,写着Describe changes to your world...,旁边还有几个任务选项,比如Ai Suggested、Giant Kraken Reach。右侧的帧率面板显示,当前24.6 FPS,最低17,平均23.8。
Justine Moore表示,她提前拿到了Genie 4的访问权限,表示创建世界的速度通常不到30秒,有大约2分钟的实时交互窗口。用户可通过键盘鼠标移动,也可以用自然语言改变世界。比如修改天气、移动镜头、加一个人物。Gemini系列模型会处理这些指令,保证场景的连贯性。
此外,Gemini 4 Argon将任务拆解为一系列步骤,随后通过文字指令引导Genie 4逐步呈现执行过程。随着模拟推进,系统可以继续调整后续步骤。这相当于让一个擅长推理和规划的模型,指挥另一个擅长实时生成环境的模型。
Genie4 技术揭秘
从技术角度看,谷歌正在尝试解决世界模型长期面临的两个难题:如何让模拟环境随着用户操作实时变化,以及如何让连续发生的事件保持逻辑一致。这背后是两个大脑发挥作用:Gemini负责思考,Genie负责生成物理世界。
理解这一变化,首先要弄清世界模型和普通视频模型的区别。
- 传统视频生成模型主要根据文本、图像等条件,生成一段时间范围相对确定的影像。
- 世界模型则需要进一步回答:如果用户向左走,视野会发生什么变化?如果有人推倒桌上的物体,接下来会怎样?如果角色离开房间又重新回来,之前的环境是否还存在?
这种能力涉及两个关键概念:动作条件生成(Action-conditioned Generation)和世界状态一致性(World Consistency)。
前者意味着,下一帧画面不能只根据上一帧预测,还必须考虑用户刚刚采取了什么行动;后者要求模型记住已经生成的环境,尽量避免人物、物体或空间关系随着时间推移发生无缘无故的变化。
事实上,谷歌在2025年发布Genie 3时,就已经实现每秒24帧、720p分辨率的实时交互生成,并支持持续数分钟的环境模拟。Genie 3采用逐帧自回归生成方式,不依赖预先建立完整的显式三维场景,而是根据此前的画面和用户操作持续生成后续内容。
但这也带来了新的技术挑战:生成时间越长,模型需要参考的历史信息越多,误差也可能不断积累。比如用户一分钟前经过某栋建筑,现在重新走回来,模型必须尽量保持建筑的外观和位置不变。
Genie 4延续了实时世界生成方向,但这次最突出的变化,是把Gemini系列模型引入模拟过程。根据官方披露,整个系统至少涉及三个不同层面的能力。
第一层,由Genie 4负责实时生成视觉、声音和动态环境。它需要根据当前世界状态及输入,持续生成新的画面和声音,并表现人物运动、环境变化与交互结果。
第二层,由Gemini Omni强化模拟世界与现实规律之间的联系。谷歌表示,Gemini Omni为模拟提供现实世界的外观和行为基础。
第三层,也是此次最重要的突破,由Gemini 3.8 Flash担任实时指导智能体。当Genie 4持续生成环境时,Gemini 3.8 Flash会不断观察场景,将复杂目标拆解为多个步骤,再通过检查新生成的画面,判断当前步骤是否已经完成。
一旦用户介入,或者世界状态发生变化,Gemini就可以重新调整计划。这套机制的重要之处,在于将大模型的语言推理能力引入动态环境生成过程。 过去,一个世界模型即使能够生成逼真的机器人动作,也不一定能保证多个动作之间具有正确的任务逻辑。如今,Gemini可以持续提供规划、检查和调整,使系统更有机会维持复杂事件的连贯性。
值得注意的是,谷歌还在探索更进一步的组合。
在Apollo人形机器人下棋演示中,参与任务规划的是Gemini 4 Argon。它把用户目标拆分成步骤,再将相应文字指令交给Genie 4,驱动模拟过程。
谷歌将这一路线称为未来的**“混合世界模型”(Hybrid World Models)。** 其基本思路,是结合代码与语言模型擅长的结构化逻辑推理,以及像素级生成模型擅长的丰富感官模拟能力。
换句话说,前者负责理解事件应该如何发展,后者负责呈现这一过程在现实世界中可能是什么样子。
本文来自微信公众号“AI前线”(ID:ai-front),作者:青和,编辑:四月,36氪经授权发布。

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