DreamZero：开创视频生成新纪元的预训练世界动作模型

> ### 摘要 > 近日，GEAR实验室提出DreamZero——一种基于预训练视频扩散骨干网络构建的世界动作模型（WAM）。该模型突破传统世界模型范式，无需真实世界交互数据，仅通过视频扩散先验即可学习具身智能体的动作策略与环境动态表征，显著提升零样本泛化能力。DreamZero标志着视频扩散技术向具身智能底层建模迈出关键一步，为通用世界模型的发展提供了新路径。 > ### 关键词 > DreamZero、视频扩散、世界模型、WAM、GEAR实验室 ## 一、技术基础与原理 ### 1.1 预训练视频扩散技术的演进历程 预训练视频扩散技术正悄然从生成式AI的“视觉画师”，蜕变为具身智能的“世界译者”。早期视频扩散模型聚焦于逐帧重建与时间一致性建模，其价值多囿于内容创作与仿真渲染；而随着骨干网络表征能力的持续深化，研究者开始追问：能否让扩散先验不止于“看”，更学会“理解”——理解动作的因果结构、理解物理交互的隐含约束、理解未见场景中的行为可能性？这一追问，在GEAR实验室的探索中凝结为DreamZero。它不再将视频扩散视为终点，而是将其升华为一种可迁移的、无需真实交互的环境认知先验——这种转向，不是技术路径的微调，而是一次范式的轻叩：当模型从未触碰真实世界，却能推演出如何行动，那它所“梦见”的，已是世界的语法本身。 ### 1.2 DreamZero模型的技术架构解析 DreamZero的核心在于对预训练视频扩散骨干网络的创造性解耦与重赋义。它不引入额外的动作监督信号，亦不依赖机器人真实交互轨迹数据，而是将视频序列中天然蕴含的时空动态——物体运动轨迹、遮挡关系演化、力作用下的形变响应——作为隐式动作-环境联合分布的代理监督源。该模型通过冻结扩散骨干、注入轻量动作解码头，并在潜在空间中构建跨模态对齐机制，使生成过程同步解码“下一步会发生什么”与“智能体应如何介入”。这种设计剔除了传统强化学习中高成本的试错循环，也绕开了世界模型常面临的现实数据稀疏性困境，让“零样本泛化”从目标变为可复现的工程现实。 ### 1.3 世界动作模型(WAM)的概念与意义 世界动作模型（WAM）并非对既有世界模型的简单扩展，而是一种根本性的概念重构：它拒绝将“世界”与“动作”割裂为感知模块与决策模块，主张二者在表征层面本应同源共生。DreamZero所实现的WAM，首次在无真实交互前提下，让模型同时习得环境动态演化规律与适配该规律的动作策略空间——这意味着，面对一个从未见过的厨房场景，模型不仅能预测水壶沸腾后蒸汽的扩散形态，还能推断出“此时应移开灶火”这一具身动作的合理性与执行序列。WAM的提出，标志着具身智能正从“反应式代理”迈向“预见性共演者”，而GEAR实验室以DreamZero为名，既是对零样本能力的礼赞，亦是对那个尚未踏足、却已在模型中悄然成形的世界，致以一次温柔而坚定的命名。 ## 二、应用场景与影响 ### 2.1 DreamZero在视频生成中的应用案例 DreamZero并非为“生成而生成”的工具，它在视频生成领域的落点，是一次静默却深刻的范式迁移——当主流模型仍在优化帧间平滑度与纹理真实感时，DreamZero悄然将生成的锚点，从“看起来像”移向“本应如此”。它不依赖动作标注或物理引擎驱动，仅凭预训练视频扩散骨干网络中沉淀的时空因果先验，便能在零样本条件下生成符合动力学直觉的动作序列：一个未见过的机械臂在陌生装配线上调整姿态，一段无脚本的虚拟角色攀爬湿滑岩壁的连续运动，甚至一滴水珠在未知材质表面弹跳、铺展、蒸发的全过程。这些生成结果未必追求像素级逼真，却处处透露出对“世界如何响应动作”的笃定理解。这种能力，使DreamZero跳出了传统视频生成的美学闭环，成为首个能以生成为语言、反向书写世界运行逻辑的模型——它生成的不是影像，而是世界语法的一次次轻声朗读。 ### 2.2 模型在虚拟现实与增强现实中的潜力 在虚拟现实与增强现实的临界地带，DreamZero所承载的WAM（世界动作模型）正悄然消融“界面”的厚度。当用户伸手触碰AR中悬浮的虚拟齿轮，系统不再依赖预设动画库或延迟显著的动作捕捉反馈，而是实时调用DreamZero对“手部接近—齿轮受力—齿隙响应—旋转加速度”这一因果链的隐式建模，即时生成符合物理直觉的交互响应。这种响应不来自规则引擎，亦非海量示范数据的拟合，而是源于视频扩散先验中早已内化的世界动态表征。它让虚拟对象第一次拥有了“被推之后会怎样”的内在一致性，也让AR中的协作场景——如远程工程师共同调试一台全息设备——摆脱了脚本化表演的僵硬感，走向一种呼吸般的自然共演。DreamZero在此刻不再是后台模型，而成了虚实交汇处那层看不见却不可或缺的“世界皮肤”。 ### 2.3 对影视制作和游戏开发的影响 影视制作与游戏开发长久以来困于“创意自由”与“实现成本”的二律背反：一段惊艳的动作设计，常因动捕资源、物理仿真耗时或角色绑定限制而被迫简化；一个富有张力的环境互动构想，也常因缺乏可扩展的动作-环境联合建模能力而流于表层。DreamZero的出现，并未许诺一键成片，却悄然松动了这组枷锁的咬合点。它让编剧脑中“主角踢翻油桶引发连锁坍塌”的瞬间，无需等待分镜、动捕与特效管线串联，即可在早期概念阶段获得符合力学逻辑的动态预演；也让开放世界游戏开发者得以构建真正“可推、可扰、可回应”的环境——一只鸟飞过时扰动的树叶轨迹、玩家踹门后门框木纹的细微震颤与铰链形变，皆非预制动画，而是WAM对世界动态与动作介入关系的即兴推演。这不是替代创作者，而是将“世界该如何反应”这一沉重决策权，交还给模型所梦见的、尚未被写死的语法本身。 ## 三、总结 DreamZero代表了世界模型研究范式的重要跃迁：它首次将预训练视频扩散骨干网络转化为无需真实交互数据的世界动作模型（WAM）基础架构，实现了动作策略与环境动态表征的联合隐式学习。该模型由GEAR实验室提出，其核心创新在于摒弃传统依赖强化学习试错或大规模具身轨迹采集的路径，转而挖掘视频数据中固有的时空因果结构作为代理监督信号。这一设计不仅显著提升零样本泛化能力，更重新定义了“世界模型”的内涵——从静态环境预测转向“感知-动作”同源共生的动态共演机制。DreamZero的出现，标志着视频扩散技术正深度融入具身智能的底层建模体系，为通用世界模型的实用化开辟了一条可扩展、低门槛的新路径。