PixVerse Memperkenalkan R2, Memajukan Model Dunia Masa Nyatanya ke Arah Dunia Berterusan yang Boleh Dimainkan

Penjanaan video AI biasanya proses sekali jadi. Model menerima prompt, menjana klip tetap, lalu berhenti. Untuk membuat perubahan, pengguna perlu bermula semula dengan prompt baharu dan klip baharu. Setiap hasil tertutup dan berasingan.

Model dunia masa nyata berfungsi secara berbeza. Daripada memulangkan klip, ia menjana dunia yang terus berjalan semasa pengguna berada di dalamnya. Dunia itu boleh dilayari dalam masa nyata. Input baharu tiba semasa model masih menjana dan mengubah apa yang berlaku seterusnya. Dunia tidak ditetapkan semula antara tindakan, dan ia mengekalkan keadaannya sepanjang masa, kekal konsisten semakin lama sesi berjalan.

PixVerse memperkenalkan model dunia masa nyata pertama di dunia, R1, pada Januari 2026. R1 membuktikan paradigma itu berdaya maju: video boleh menjadi strim audiovisual yang berterusan dan interaktif, bukan output tetap.

Hari ini, kami melancarkan R2, naik taraf kepada model dunia masa nyata. Ia kekal koheren merentas sesi yang jauh lebih panjang, mengingati apa yang berlaku dalam sesi dan membawanya ke hadapan, serta turut menerima teks, rujukan, audio dan kawalan tindakan ke dalam dunia yang sama yang sedang berjalan.

Dunia yang Mengingati dan Memberi Respons

Perubahan teras dalam R2 ialah apa yang input mampu lakukan. Dalam video AI biasa, dan dalam versi penjanaan masa nyata yang lebih awal, input mempengaruhi saat semasa, kemudian saat itu berlalu. Tindakan seterusnya bermula baharu. Dunia tidak membawa apa-apa ke hadapan.

Dalam R2, input kekal. Prompt, tindakan atau isyarat audio bukan sekadar mengubah bingkai semasa. Ia mengemas kini keadaan dunia yang sedang berjalan dan membentuk apa yang menyusul: cara watak berkelakuan kemudian, cara situasi selesai, dan cara persekitaran berkembang semasa sesi berterusan. Tindakan lebih awal kekal benar kemudian dalam sesi yang sama.

Terokai dunia yang hidup. Pemain memasuki dunia yang dijana dan bergerak melaluinya dalam masa nyata, mengawal watak dengan kekunci WASD dan mengalih kamera dengan kekunci anak panah. Prompt mengubah dunia semasa pemain bergerak, menambah elemen dan mengubah persekitaran. Watak berinteraksi dengan persekitarannya dengan logik fizikal, dan setiap input membina di atas yang sebelumnya dan bukannya bermula dari kosong.

Bentuk ceritanya. Dunia boleh membangunkan jalan cerita yang melentur mengikut apa yang pemain lakukan. Dalam Zero Mark, permainan filem interaktif yang dibina pada R2 oleh pencipta Xiaolongbao, seekor makhluk menghalang laluan dan meminta hadiah. Menawarkan naga atau daun membawa kepada respons yang benar-benar berbeza. Cerita bercabang daripada input dan bukannya mengikut laluan yang telah ditulis terlebih dahulu, dan model menjana setiap hasil secara langsung.

Dalam Zero Mark, pertemuan yang sama mengambil dua laluan: menawarkan naga kepada makhluk dan menawarkan daun menghasilkan respons berbeza, dijana secara langsung.

Watak yang memberi respons dalam konteks. Watak dalam dunia dapat memahami pemain dan memberi respons seiring dengan cerita. Dalam satu cerita interaktif yang dibina oleh pencipta Jade Wu pada R2, pemain bercakap dengan watak bernama Eve yang mengekalkan identiti dan ingatan sepanjang perbualan, mengeluarkan petunjuk dan memajukan plot. Balasan, ekspresi dan pergerakannya menjejaki kedua-dua perbualan setakat ini dan tahap yang telah dicapai cerita. Dia mengekalkan identiti yang konsisten merentas banyak pertukaran dan bukannya ditetapkan semula, kurang menyerupai watak bukan pemain berskrip dan lebih menyerupai seseorang yang mengenali anda serta mengikuti apa yang sedang berlaku.

Masalah Penskalaan dan Jawapan R2

Tidak seperti menjana klip video tetap, di mana model menerima satu prompt dan jangka masa tetap untuk diisi, dunia yang terus berjalan tidak mempunyai sempadan sedemikian. Ia perlu melakukan beberapa perkara serentak, secara berterusan, tanpa gagal:

• Kekal koheren dari semasa ke semasa. Watak, tempat dan peraturan dunia perlu kekal sama. Setiap saat tambahan masa larian ialah satu lagi peluang untuk menyimpang.
• Terima input di tengah penjanaan. Model tidak boleh berhenti seketika untuk berfikir. Kawalan baharu tiba semasa dunia sedang bergerak dan perlu diserapkan tanpa berhenti.
• Ingat dan pulih. Model perlu membawa ke hadapan apa yang telah berlaku, dan apabila ralat kecil terkumpul sepanjang sesi yang panjang, membetulkannya dan bukannya mengkompaunkannya.
• Lakukan semua ini secara langsung. Belanjawan kependaman mesti kekal cukup ketat untuk terasa interaktif.

Di sebalik keperluan ini terdapat ketegangan yang lebih mendalam. Cara biasa untuk menjadikan model cukup pantas untuk masa nyata ialah menjadikannya lebih ringkas, dan cara biasa untuk menjadikannya lebih berkeupayaan ialah menjadikannya lebih berat dan lebih perlahan. Kelajuan dan keupayaan saling bertentangan. Cara standard bidang ini membina sistem sebegini menggabungkan masalah: rantaian panjang peringkat latihan yang berasingan, setiap satu menyerahkan kepada yang seterusnya, dengan kualiti dan kestabilan terhakis pada setiap penyerahan.

Jawapan R2 ialah berhenti memaksa pilihan antara kelajuan dan keupayaan, serta membahagikan kerja kepada dua peringkat yang dibina di atas asas yang sama. Omni Causal AR ialah enjin keupayaan, bertindak seperti tulang belakang yang dilatih secara berterusan. Ia mengembangkan satu model kausal yang terus belajar merentas lebih banyak data, lebih banyak jenis input, lebih banyak tugasan dan jangka masa yang lebih panjang, mengkompaunkan keupayaan di satu tempat dan bukannya merosot merentas penyerahan.

Lapisan pecutan masa nyata kemudian mengambil model yang sama dan memampatkannya untuk berjalan secara langsung, dan bukannya melatih model pantas yang berasingan dari awal, supaya peningkatan keupayaan tidak lagi datang dengan mengorbankan kelajuan.

Cara R2 menggantikan saluran latihan berbilang langkah konvensional, di mana kualiti terhakis pada setiap penyerahan, dengan satu model yang dilatih secara berterusan dan dimampatkan untuk kegunaan masa nyata.

Di sekeliling dua peringkat ini terdapat satu set pilihan kejuruteraan tersasar yang membolehkan setiap peningkatan keupayaan terbawa hingga ke produk masa nyata. Laporan teknikal PixVerse R2 yang penuh merangkumi butiran seni bina dan penilaian.

“Model bahasa besar menunjukkan bahawa penskalaan ialah laluan yang boleh dipercayai menuju keupayaan,” kata Changhu Wang, pengasas bersama dan CEO PixVerse. “R2 ialah kes kami bahawa model dunia masa nyata boleh mengikuti laluan yang serupa: dengan seni bina yang tepat, model boleh terus menjadi lebih berkeupayaan tanpa melepaskan interaksi masa nyata. Dari semasa ke semasa, beginilah alat penciptaan menjadi persekitaran yang boleh dimasuki dan dibentuk oleh orang.”

Daripada Model Dunia kepada Permainan yang Boleh Dimainkan

R2 telah merentas daripada demonstrasi penyelidikan kepada sesuatu yang produk sebenar boleh dibina di atasnya. Dilancarkan buat kali pertama pada Julai 2026, PixVerse Game Engine kini berjalan pada R2.

Chow Li, Ketua PixVerse Games, membentangkan enjin permainan masa nyata PixVerse di Tech in Asia Conference, September 2026.

Ketika membentang di Tech in Asia Conference pada September, Ketua Permainan PixVerse, Chow Li, merangkanya sebagai anjakan dalam apa yang boleh menjadi sebuah permainan. Bahagian yang secara tradisional menjadikan permainan itu permainan—watak, dunia dan pilihan yang dibuat pemain—berhenti menjadi aset tetap yang dibina terlebih dahulu. Pemain kini boleh menyatakan apa yang mereka mahu dan melihatnya berlaku, dan pengalaman itu terbentuk melalui permainan dan bukannya dikarang lebih awal. Mencipta dunia dan memainkannya menjadi tindakan yang sama.

Jaden Xie, pengasas bersama dan Presiden PixVerse, bercakap dalam panel di Google AI App Day di Singapura, September 2026.

Bercakap dalam panel di Google AI App Day di Singapura, pengasas bersama dan Presiden Jaden Xie menunjukkan kemajuan dalam model video sebagai pendorong kukuh bagi gelombang seterusnya permainan natif AI. “Yang menarik ialah apa yang pencipta telah bina di atas model dunia kami sejak kami membuka beta pada Julai,” kata Jaden. “Kami percaya model video kami akan memperkasa lebih ramai pencipta dalam menghidupkan idea mereka.”

Ketersediaan

Koleksi dunia ini kini terbuka untuk diterokai di world.pixverse.video.

Tentang PixVerse

PixVerse ialah platform penjanaan video AI global yang dipercayai oleh lebih 150 juta pengguna merentas 177+ negara. Dengan suite model proprietari yang dibangunkan sepenuhnya secara dalaman, PixVerse memperkasa sesiapa sahaja untuk mencipta video berkualiti sinematik daripada prompt, foto atau klip. Pada Januari 2026, PixVerse melancarkan R1, model dunia masa nyata pertama di dunia, mengubah video menjadi strim yang tidak terhingga, berterusan dan interaktif. R2 membina di atas asas itu, menskalakan model dunia masa nyata untuk menjalankan sesi yang lebih panjang dan lebih koheren. Dengan pasukan yang tersebar di Asia dan AS, PixVerse diasaskan pada 2023 dengan komitmen menjadikan video bahasa universal ekspresi manusia. Pada Mac 2026, PixVerse menutup pusingan Series C, mencapai status unicorn. Untuk maklumat lanjut, lawati pixverse.ai.

Sumber Berkaitan

• PixVerse R2: Menskalakan Model Dunia Omni Masa Nyata
• Selaman Mendalam PixVerse Game Engine: Permainan Interaktif Masa Nyata
• PixVerse Melancarkan R1: Model Dunia AI Masa Nyata Pertama
• Terokai dunia R2

Sumber rasmi: PixVerse.