视频生成有个老毛病，镜头一动就"穿帮"，终于有了靠谱的解法。
浙大联合微软亚洲研究院最新提出的World-R1，不改架构、不要 3D 数据，纯靠强化学习就让视频生成模型学会了"理解"三维世界。
所以，AI 视频为啥总穿帮？
现在的视频生成模型，画面精美是精美了，但有个致命伤：不懂三维。
你让镜头转个弯，建筑就扭了；推进去看个近景，物体就消失了。
本质上，这些模型只是在二维像素层面做统计拟合，根本不理解眼前的世界是个三维空间。
以前的解法呢？往模型里硬塞 3D 模块，但代价是推理成本飙升、泛化能力变差，而且只能做图生视频，文生视频根本搞不定。
World-R1 的思路：不改架构，靠 RL "唤醒"
World-R1 的出发点很简单：
预训练的视频模型里面已经有 3D 知识了，只是"沉睡"着。用强化学习把它叫醒就行。
具体怎么操作？三板斧。
第一斧：把相机轨迹"藏进"噪声
别人控制相机运动，需要额外训练一个控制网络。
World-R1 说：不需要。
它从文字里提取运动关键词（比如" push in "" orbit left "），生成相机轨迹，然后通过光流投影，直接把运动信息编码进扩散模型的初始噪声里。
一行代码不改，一个参数不加，相机就能跟着文字走。
第二斧：让 3D 模型当"裁判"
RL 的核心是奖励函数。
World-R1 设计了一套四维复合奖励：元视角评分，用 Depth Anything 3 把视频"抬"成 3D 高斯溅射，再从一个完全不同的角度去看。
正面看没问题？换个角度可能就"露馅"了。
用 Qwen3-VL 当评审员，专门抓"纸片人"。
重建保真度，3D 重建完再渲染回去，跟原视频逐像素比对。
轨迹对齐度，看生成的相机运动有没有老实听话。
通用画质，HPSv3 打分，确保画面不变丑。
整套奖励通过 **Flow-GRPO 框架优化。
第三斧：让模型"又硬又软"
纯追求 3D 一致性会出问题：行人不会走路了，旗帜不会飘了，整个世界像冻住了一样。
World-R1 的解法是周期性解耦训练：正常阶段，用完整奖励猛练几何一致性；
每 100 步，切换到"动态专场"，只用通用奖励在高动态数据上训练。
效果直接建筑稳如泰山，旗帜照样飘。
3000 条纯文本，没有一帧视频
你可能会问：训练数据从哪来？
答案是：不要视频，不要 3D 资产，纯文本就够了。
研究团队用 Gemini 生成了约 3000 条高质量场景描述，涵盖峡谷、城市、深海、蘑菇森林等各类场景，按相机运动难度分了三级。
模型就这样在"纯想象"中，学会了真实世界的物理规律。
实验数据
基于 Wan 2.1 训练了两个版本：World-R1-Small（1.3B）和 World-R1-Large（14B）。
3D 一致性
Small 版比基线 PSNR 涨了 10.23 dB，Large 版涨了 7.91 dB。LPIPS 从 0.467 降到 0.201，几何幻觉被干掉了大半。
画质不降反升
在 VBench 上，World-R1-Small 美学质量 65.74、成像质量 67.53，全面超越基线 Wan 2.1-1.3B。
而那些装了额外相机控制模块的方法（ReCamMaster、DAS），美学质量只有 38～42 分。
3D 增强了，画质也更好了，鱼和熊掌兼得！
眼见为实
3D 重建的点云也能看出差距：基线模型的重建像一堆散沙，World-R1 的像一座真实的建筑。
消融：每一刀都切在要害上
消融实验的结论很清晰：去掉 3D 感知奖励，几何一致性直接崩盘；
去掉通用生成奖励，画面美学肉眼可见地劣化；
去掉噪声包裹的隐式相机控制，收敛速度慢了一倍；
去掉周期性解耦训练，动态场景的生成能力几乎全废。
四个组件环环相扣，缺一不可。
World-R1 让视频模型"理解"三维世界，不必推倒重来——
只需用正确的奖励信号，唤醒它已有的空间感知。
论文链接：https://arxiv.org/abs/
项目主页：https://aka.ms/world-r1
代码：https://github.com/microsoft/World-R1
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