VerseCrafter：复旦腾讯联合开源视频模型

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VerseCrafter 是什么

VerseCrafter 是由复旦大学联合腾讯 PCG ARC Lab 等单位共同研发的动态真实感视频世界模型，具备先进的 4D 几何建模与控制能力。该模型依托大规模真实世界视频数据集 VerseControl4D 进行训练，可高效建模复杂动态场景，并在时间与空间维度上保持高度一致性。用户可通过设定相机运动路径及目标物体的 3D 轨迹，精准驱动视频生成过程，输出几何结构准确、视觉质量优异的长时序视频，在视频生成、虚拟现实、游戏引擎等方向展现出显著应用潜力。

VerseCrafter 的核心能力

• 4D 几何可控性：支持用户自定义相机运动轨迹与多个目标物体的 3D 高斯轨迹，实现对画面视角变化与物体动态行为的精细化调控。
• 多模式控制机制：提供相机独立控制、目标独立控制以及相机-目标协同控制三种方式，适配多样化创作与交互需求。
• 高保真视频合成：在保障画面自然真实的基础上，严格维持三维几何结构的一致性，有效抑制形变、穿模等常见失真问题。
• 跨视角内容统一：能够从多个不同视角同步生成语义连贯、几何对齐的视频序列，适用于多人协作、多终端协同等复杂交互场景。
• 强泛化数据基础：基于 VerseControl4D 数据集训练，覆盖丰富的真实动态与静态场景，显著增强模型对未知环境的适应能力。

VerseCrafter 的技术架构

• 冻结的 Wan2.1 主干网络：以高性能预训练视频扩散模型 Wan2.1 为基底，保留其强大的时空建模能力；在此基础上引入几何控制信号，不破坏原有生成性能。
• GeoAdapter 模块：轻量级几何适配器，负责将 4D 控制指令（含相机路径与 3D 高斯轨迹）编码为多通道空间特征图，并嵌入至 Wan2.1 的各扩散层中，实现端到端可控生成。
• 4D 控制信号可视化渲染：将输入的相机轨迹与目标轨迹分别渲染为背景 RGB 图、深度图及 3D 高斯轨迹热力图，作为条件引导信号注入模型。
• VerseControl4D 数据集构建：从海量真实视频中自动提取精确的相机位姿与目标运动轨迹，构建高质量几何监督信号，支撑模型在动静态混合场景下的鲁棒建模能力。

VerseCrafter 的官方资源

• 项目主页：http://sixiaozheng.github.io/VerseCrafter\_page/
• GitHub 开源仓库：http://github.com/TencentARC/VerseCrafter
• Hugging Face 模型平台：http://huggingface.co/TencentARC/VerseCrafter
• arXiv 技术论文：http://arxiv.org/pdf/2601.05138

VerseCrafter 的典型应用场景

• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：构建高沉浸感、可自由探索的三维虚拟空间，支持用户通过自然的视角移动与物体交互，大幅提升临场感与操作自由度。
• 游戏内容生产：快速生成具备物理合理性的动态背景与角色动作序列，优化镜头调度与实时渲染表现，缩短开发周期并降低美术资源成本。
• 创意视频制作：助力广告、影视、动画等领域创作者高效产出富有表现力的动态影像，满足个性化叙事与视觉实验需求。
• 教育仿真系统：搭建高拟真度的教学模拟环境，例如历史事件还原、分子运动演示或工程装配演练，强化理解深度与实践参与感。
• 互动媒体体验：支撑分支剧情类视频、视角可选式短片等新型内容形态，观众能实时操控摄像机或关键对象，主动影响情节发展与观看视角。

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