RTFM：李飞飞团队推出的实时生成式世界模型，实时生成3D场景

RTFM（Real-Time Frame Model）是李飞飞团队研发的实时生成式世界模型，可在单块H100 GPU上实现交互式帧率运行，支持3D场景的实时生成与持久化用户交互。该模型摒弃传统物理渲染的复杂流程，通过学习海量视频数据中的光影、材质与空间关系，将物理渲染问题转化为数据驱动的感知问题；创新性地为每一帧赋予空间坐标，并采用“上下文腾挪”技术，仅选取邻近帧作为生成新画面的参考，在保证效率的同时实现持久化世界构建。RTFM为实时、持久、交互式虚拟世界的研发提供了全新技术路径，展现出下一代世界模型的巨大潜力。

RTFM核心功能：

1、实时高质量3D场景生成：

仅需单张图片或少量输入视图，即可快速生成具备反射、阴影、光泽等真实视觉效果的3D场景，还原物理世界的视觉细节。

2、持久化沉浸式交互：

支持用户与生成的虚拟世界进行无限期交互，场景不会因用户视线转移而消失或丢失状态信息，保障交互的连贯性与真实性。

3、高效硬件适配：

可在单块H100 GPU上达到交互式运行帧率，无需多卡集群支持，适配当前主流硬件条件，降低技术落地门槛。

4、多场景泛化能力：

能够覆盖自然景观、复杂室内环境等多样化场景类型，满足不同领域的虚拟世界构建需求。

RTFM技术原理：

1、端到端自回归扩散变换器架构：

RTFM基于神经网络自回归扩散变换器打造，采用端到端训练模式：直接从输入帧学习生成新视角的输出帧，无需显式构建3D几何模型，大幅简化传统3D渲染的技术流程。

2、空间记忆与上下文腾挪技术：

– 空间坐标编码：为生成的每一帧画面赋予精准的空间坐标（包含位置与方向信息），构建结构化的空间记忆库，记录虚拟世界的状态信息。

– 上下文腾挪优化：生成新帧时，模型仅检索空间记忆库中邻近的帧作为上下文参考，避免对全量记忆数据的冗余计算，在保证场景一致性的前提下，实现高效的持久化世界构建。

3、数据驱动的物理感知渲染：

模型通过学习大规模视频数据中的光影变化规律、物体材质特性与空间几何关系，将传统依赖物理引擎的渲染问题，转化为基于数据的感知推理任务，高效生成符合物理规律的复杂视觉效果。

4、可扩展的模型设计：

架构具备良好的扩展性，可随训练数据量的增加和计算资源的升级实现性能持续提升，为未来更大规模、更高精度的虚拟世界模型研发奠定基础。

RTFM典型应用场景：

1、游戏开发领域：

帮助开发者快速构建丰富多样的游戏世界，减少3D场景建模的时间与人力成本，为玩家提供高沉浸感的游戏交互体验。

2、虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：

实时生成虚拟环境或虚拟物体，无缝融合现实世界与虚拟内容，优化VR/AR设备的交互流畅度，提升用户的沉浸式体验。

3、影视制作领域：

快速生成高质量的虚拟场景与特效画面，辅助影视工业的场景搭建、特效合成环节，缩短制作周期，降低特效制作成本。

4、建筑设计与可视化：

支持设计师实时生成建筑模型的3D可视化视图，动态展示设计方案的空间效果，帮助客户直观理解设计理念，提升沟通效率。

5、教育教学领域：

构建虚拟实验环境、历史场景或自然生态系统，为学生提供沉浸式学习体验，打破传统教学的时空限制，增强知识传递的直观性。

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