การสร้างวิดีโอก้าวสู่การจำลองโลกแบบสากล: การพัฒนาทางเทคโนโลยีจากความเที่ยงตรงทางภาพสู่การให้เหตุผลเชิงเหตุผล

ในปีที่ผ่านมา การสร้างวิดีโอ (Video Generation) และโมเดลโลก (World Models) ได้กลายเป็นหนึ่งในทิศทางการวิจัยที่ได้รับความสนใจมากที่สุดในสาขาปัญญาประดิษฐ์ ตั้งแต่ Sora ไปจนถึง Kling โมเดลสร้างวิดีโอค่อยๆ แสดงความสามารถที่แข็งแกร่งขึ้นในด้าน “ความสอดคล้องของโลก” ในด้านความต่อเนื่องของการเคลื่อนไหว การโต้ตอบของวัตถุ และความรู้ทางกายภาพบางส่วน ส่งผลให้แวดวงวิชาการและอุตสาหกรรมเริ่มถกเถียงอย่างจริงจังว่า: เป็นไปได้หรือไม่ที่จะผลักดันการสร้างวิดีโอจาก “คลิปสั้นที่สมจริง” ไปสู่ “เครื่องจำลองโลกอเนกประสงค์” ที่สามารถใช้สำหรับการให้เหตุผล การวางแผน และการควบคุม

ในเวลาเดียวกัน ทิศทางการวิจัยนี้กำลังหลอมรวมอย่างรวดเร็วกับสถานการณ์ล้ำสมัยต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์เชิงรูปธรรม (Embodied AI) และการขับขี่อัตโนมัติ (Autonomous Driving) และถูกมองว่าเป็นเส้นทางสำคัญสู่ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI)

อย่างไรก็ตาม ภายใต้กระแสความร้อนแรงของการวิจัย ประเด็นหลักเช่น “อะไรคือนิยามที่แท้จริงของโมเดลโลก” และ “จะประเมินความสามารถในการจำลองโลกของโมเดลวิดีโอได้อย่างไร” ได้ก่อให้เกิดการถกเถียงหลายมิติ ในปัจจุบัน นิยามและการจำแนกประเภทของโมเดลโลกมีมากมาย การทับซ้อนกันในมิติทางทฤษฎีมักทำให้ผู้วิจัยสับสน และยังเป็นข้อจำกัดต่อการพัฒนามาตรฐานของเทคโนโลยีอีกด้วย

เพื่อสร้างมุมมองการพิจารณาที่เป็นระบบและชัดเจนมากขึ้น ทีม Kling ของ Kuaishou และทีมของศาสตราจารย์ Chen Yingcong จากมหาวิทยาลัยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแห่งฮ่องกง (กวางโจว) (ผู้เขียนร่วมคนแรก: นักศึกษาปริญญาเอก Wang Luozhou, นักศึกษาปริญญาเอก Chen Zhifei) ได้ร่วมกันเผยแพร่บทความทบทวนเชิงระบบที่วิเคราะห์โมเดลโลกวิดีโอจากมุมมองใหม่

บทความนี้มีเป้าหมายเพื่อเชื่อมช่องว่างระหว่างสถาปัตยกรรมวิดีโอร่วมสมัยแบบ “ไร้สถานะ” (state-less) กับทฤษฎีโมเดลโลกคลาสสิกที่ “เน้นสถานะ” (state-centric) เป็นครั้งแรกที่เสนอระบบการจำแนกประเภทใหม่โดยใช้ “การสร้างสถานะ (State Construction)” และ “การสร้างแบบจำลองพลวัต (Dynamics Modeling)” เป็นเสาหลักคู่

นอกจากนี้ บทความนี้ยังสนับสนุนอย่างแข็งขันให้เปลี่ยนมาตรฐานการประเมินจาก “ความเที่ยงตรงทางภาพ (visual fidelity)” เพียงอย่างเดียวไปสู่ “เกณฑ์มาตรฐานเชิงหน้าที่ (functional benchmarks)” และชี้ให้เห็นถึงสองแนวทางสำคัญล่วงหน้า เพื่อให้แผนงานที่ชัดเจนสำหรับวิวัฒนาการของการสร้างวิดีโอไปสู่เครื่องจำลองโลกอเนกประสงค์ที่แข็งแกร่ง

• ชื่อบทความ: A Mechanistic View on Video Generation as World Models: State and Dynamics
• ลิงก์บทความ: https://arxiv.org/pdf/2601.17067
• ลิงก์ GitHub: https://github.com/hit-perfect/Awesome-Video-World-Models

โครงสร้างบททบทวนโดยสังเขป

จุดเด่นหลัก: บททบทวนนี้มีส่วนสำคัญอะไร?

เมื่อเทียบกับการวิจัยการสร้างวิดีโอในอดีตที่เน้นเอฟเฟกต์ภาพ บททบทวนนี้มีข้อได้เปรียบเชิงรุ่นในหลายมิติ:

1. มุมมองแบบเต็มสแต็ก (Full-Stack Perspective): ทำลายมุมมองเดียวแบบ “เรนเดอร์” อย่างสิ้นเชิง ครอบคลุมการวิเคราะห์ตลอดวงจรชีวิต ตั้งแต่คำจำกัดความทฤษฎีพื้นฐาน การออกแบบสถาปัตยกรรมระดับกลาง (การสร้างสถานะและการสร้างแบบจำลองพลวัต) ไปจนถึงการประเมินเชิงหน้าที่ระดับสูง เพื่อให้มั่นใจในความเข้าใจที่ครอบคลุมทุกด้านของโมเดลโลกวิดีโอ
2. เชื่อมช่องว่างทางทฤษฎี (Bridging the Gap): เป็นครั้งแรกที่ทำการแมปอย่างลึกซึ้งระหว่างสถาปัตยกรรมการแพร่กระจายวิดีโอร่วมสมัยแบบ “ไร้สถานะ” (state-less) กับการเรียนรู้เสริมแรงแบบมีโมเดล (MBRL) และทฤษฎีควบคุมคลาสสิก เพื่อหาแนวทางทฤษฎีที่มั่นคงให้กับโมเดลโลก
3. แนวทางมองไปข้างหน้า (Forward-Looking Guide): ชี้ชัดว่า “ความคงทน (persistence)” และ “ความเป็นเหตุเป็นผล (causality)” เป็นสองอุปสรรคหลักสู่เครื่องจำลองโลกอเนกประสงค์ การศึกษานี้ให้แนวทางอ้างอิงที่ชัดเจนสำหรับอุตสาหกรรม ในการเปลี่ยนจากการ “ทำนายพิกเซล” แบบรับมือ (passive) ไปสู่เครื่องจำลองที่มีความสามารถในการโต้ตอบแบบวงปิดและการแทรกแซงเชิงเหตุผล
4. ครอบคลุมงานวิจัยล่าสุด: จัดระเบียบงานล่าสุดเกี่ยวกับการสร้างวิดีโอที่เกิดขึ้นระหว่างปี 2024 ถึง 2025 อย่างลึกซึ้ง สะท้อนแนวโน้มล้ำหน้าปัจจุบันของการเปลี่ยนจากความเที่ยงตรงทางภาพไปสู่ความสอดคล้องทางกายภาพ

ทฤษฎีหลัก

สามเสาหลักของโมเดลโลก

บทความนี้เริ่มต้นด้วยการย้อนกลับไปยังแนวคิดคลาสสิก โดยสรุปการทำงานของโมเดลโลกเป็นสามองค์ประกอบหลักที่เชื่อมโยงกัน สร้างเส้นทางที่สมบูรณ์จากการรับรู้ไปสู่การให้เหตุผล:

• การสังเกต (Observation): ข้อมูลประสาทสัมผัสดิบของสิ่งแวดล้อม ในโมเดลวิดีโอ สิ่งนี้แสดงเป็นอินพุตระดับพิกเซลมิติสูง ซึ่งให้มุมมองเฉพาะที่และทางอ้อมของโลก
• สถานะ (State): ความเข้าใจเชิงลึกเกี่ยวกับสิ่งแวดล้อม โมเดลกรองสัญญาณรบกวนโดยการกลั่นกรองการสังเกตในอดีต เพื่อสร้าง “การแสดงแทนภายใน” ที่เพียงพอที่จะอธิบายโลกในปัจจุบัน
• พลวัต (Dynamics): “เครื่องยนต์” สำหรับคาดการณ์อนาคต มันอธิบายกฎการเปลี่ยนแปลงของสถานะตามเวลา ทำให้โมเดลมีความสามารถในการ “แสดงบทบาทล่วงหน้า” กฎทางกายภาพในใจ

การดำเนินการหลักของโมเดลโลก

จาก “สามเสาหลัก” ที่เสนอข้างต้น บทความนี้สรุปรูปแบบการทำงานของโมเดลโลกเป็นการดำเนินการหลักสองประการ:

• การประมาณสถานะ (State Estimation): บีบอัดลำดับการสังเกตที่ต่อเนื่องและมีมิติสูงให้กลายเป็นการแสดงแทนสถานะที่กะทัดรัด () เพื่ออธิบายสถานะสำคัญของสิ่งแวดล้อมในขณะนั้น
• การเปลี่ยนสถานะ (State Transition): อธิบายวิวัฒนาการเชิงเหตุผลของสิ่งแวดล้อมภายใต้การกระทำ เป็น “เครื่องยนต์จำลองภายใน” ของโมเดลโลก ใช้สำหรับทำนายสถานะหรือการสังเกตในอนาคต ()

วิธีการเรียนรู้ของโมเดลโลก

เนื่องจากโมเดลโลกส่วนใหญ่ให้บริการการตัดสินใจขั้นตอนต่อไป บทความนี้สรุปรูปแบบการได้มา (การฝึก) ตามระดับการเชื่อมโยงกับโมเดลนโยบาย (Policy Model) เป็นสองประเภท:

• การเรียนรู้แบบวงปิด (Closed-loop Learning / Coupled Training): โมเดลโลกและโมเดลนโยบายได้รับการฝึกร่วมกัน การอัปเดตพารามิเตอร์ของโมเดลโลกได้รับผลกระทบโดยตรงจากเป้าหมายนโยบาย (แบ่งปันเกรเดียนต์ / การปรับให้เหมาะสมแบบ end-to-end) รูปแบบนี้สามารถแบ่งย่อยได้เป็นสองโครงสร้าง:
  • โครงสร้างลำดับ (Sequential Architecture): โมเดลโลกและโมเดลนโยบายเป็นโมดูลที่แยกจากกัน แต่จะเชื่อมโยงกันแบบ end-to-end ระหว่างการฝึก: สัญญาณข้อผิดพลาดที่เกิดจากเป้าหมายนโยบายจะส่งกลับไปยังโมเดลโลกผ่านเกรเดียนต์ย้อนกลับ ทำให้ผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นสอดคล้องกับความสามารถในการดำเนินการและความสอดคล้องทางกายภาพมากขึ้น
  • โครงสร้างแบบรวม (Unified Architecture): รวมโมเดลโลกและนโยบายเป็นระบบ end-to-end เดียว ซึ่งปรับให้เหมาะสมการรับรู้ การทำนาย และการสร้างการกระทำภายในกรอบเดียวกัน
• การเรียนรู้แบบวงเปิด (Open-loop Learning / Decoupled Training): มองว่าโมเดลโลกเป็นเครื่องจำลองอิสระที่ได้มาจากการฝึกล่วงหน้าด้วยข้อมูลแบบรับมือขนาดใหญ่ โมเดลนโยบายสามารถเรียกใช้โมเดลโลกสำหรับ “การจินตนาการ / การวางแผน” ในการปรับให้เหมาะสมของตัวเอง แต่โมเดลโลกไม่ได้รับอัปเดตเกรเดียนต์จากสัญญาณรางวัลหรือฟังก์ชันการสูญเสียของนโยบาย (โมเดลถูกแช่แข็ง)

วิวัฒนาการของโมเดลวิดีโอ: สู่เครื่องจำลองโลกที่แข็งแกร่ง

แม้ว่าโมเดลสร้างวิดีโอสมัยใหม่จะมีคุณภาพภาพที่สมจริงสูงและถูกมองว่าเป็นตัวนำโมเดลโลกที่อาจเกิดขึ้นได้ แต่เมื่อเทียบกับโมเดลโลกคลาสสิกที่วิเคราะห์ข้างต้น ยังคงมีช่องว่างสำคัญสองประการ:

ในระดับสถานะ (State) โมเดลส่วนใหญ่ขาดการบีบอัดสถานะอย่างชัดเจน และใช้ลำดับการสังเกต เป็นสถานะโดยนัย ซึ่งนำไปสู่ภาระการคำนวณ/ความจำที่เพิ่มขึ้นตามเวลาและลดความคงทนในระยะยาว ดังนั้น การวิจัยจึงต้องแนะนำกลไกความจำสำหรับการจัดเก็บ / การค้นคืน / การบีบอัดแบบเลือก หรือสร้างสถานะแฝงที่มีขนาดคงที่หรือเป็นลำดับชั้นอย่างชัดเจนเพื่อแยกความยาวลำดับ

ในระดับพลวัต (Dynamics) โมเดลมาตรฐานมักใช้ความสนใจแบบสองทิศทางเพื่อ “เรนเดอร์ครั้งเดียว” คลิปความยาวคงที่ ขาดการก้าวหน้าตามเวลาเชิงเหตุผลอย่างชัดเจน งานล่าสุดจึงเพิ่มความเป็นเหตุเป็นผล (causality) ผ่านการปรับโครงสร้างสถาปัตยกรรมเชิงเหตุผล (การถดถอยอัตโนมัติ, มาสก์เชิงเหตุผล, การทำนายแบบหมุนวน ฯลฯ) หรือการรวมความรู้เชิงเหตุผล (ใช้ LMM สำหรับการวางแผนข้อจำกัดหรือการปรับให้เหมาะสมแบบคู่ที่รวมกัน)

เสาหลักหลัก

เพื่ออธิบายเส้นทางวิวัฒนาการของโมเดลสร้างวิดีโอสู่โมเดลโลกที่แข็งแกร่ง บทความนี้เริ่มต้นจากการแสดงแทนภายใน โดยเน้นที่การสร้างสถานะ (state): มองว่า “สถานะ” เป็นสถิติที่เพียงพอสำหรับการกำหนดค่าปัจจุบันของสิ่งแวดล้อม และใช้เป็นแกนกลางเพื่อผสานข้อมูลประวัติศาสตร์เข้ากับการแสดงแทนแบบรวม ผ่านการกลั่นกรองและตกตะกอนบริบทระยะยาวลงในการแสดงแทนสถานะนี้ โมเดลจึงจะสามารถรักษาความจำที่สอดคล้องกันและการจำลองที่ต่อเนื่องกันในระยะเวลาที่ยาวนานขึ้น

จากนั้น บทความนี้วิเคราะห์แหล่งที่มาของพฤติกรรมพลวัต (dynamics) ในโมเดลสร้างวิดีโอเพิ่มเติม โดยเน้นว่าโมเดลจำเป็นต้องทำให้กฎเชิงเหตุผลที่แฝงอยู่เป็นภายใน เพื่อให้วิวัฒนาการที่ก้าวหน้าตามเวลาไม่เพียงสอดคล้องกับความเป็นไปได้ทางกายภาพ แต่ยังคงความสอดคล้องและมีเหตุผลในระดับตรรกะ

เสาหลักที่หนึ่ง: การสร้างสถานะ (State Construction)

โมเดลวิดีโอ “จำ” อดีตได้อย่างไร? จัดการข้อมูลประวัติศาสตร์อย่างไร? บทความนี้แบ่งกลไกการจัดการสถานะที่มีอยู่ในปัจจุบันเป็นสองกระบวนทัศน์หลัก: โดยนัย (Implicit State) และ โดยชัดแจ้ง (Explicit State) และวิเคราะห์ข้อดีข้อเสียอย่างลึกซึ้ง:

สถานะโดยนัย (การจัดการกลไกความจำ)

กระบวนทัศน์นี้ไม่สร้างตัวแปรสถานะชัดแจ้งที่มีขนาดคงที่ แต่จำลองสถานะผ่าน “การจัดการการสังเกตประวัติศาสตร์”: ในเวลา สถานะ ไม่เท่ากับลำดับการสังเกตดั้งเดิม แต่เป็น “ความจำใช้งาน” ที่กลไกความจำภายนอก กลั่นกรองจากประวัติศาสตร์แบบไดนามิก เพื่อสนับสนุนความสอดคล้องระยะยาวและความต่อเนื่องของบริบทที่จำเป็นสำหรับการสร้างขั้นตอนต่อไป

• การบีบอัด (Compression): แก่นหลักของการบีบอัดคือการใช้ความซ้ำซ้อนเชิงพื้นที่และเวลาสูงของลำดับวิดีโอ เพื่อแปลงการสังเกตประวัติศาสตร์ ให้เป็นการแสดงแทนที่กะทัดรัดมากขึ้น (เช่น การรวม Token, เวกเตอร์สรุป ฯลฯ) ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายในการคำนวณและการจัดเก็บที่เกิดจากความสนใจบริบทยาวอย่างมีนัยสำคัญ ในขณะที่พยายามรักษาเนื้อหาสำคัญที่มีความหนาแน่นข้อมูลสูง วิธีการทั่วไปเช่น FramePack [1] เป็นต้น ลดภาระการคำนวณโดยการรวมคุณลักษณะที่ซ้ำซ้อน และเพิ่มความสามารถในการขยายสำหรับการสร้างระยะยาว

• การค้นคืน (Retrieval): แก่นหลักของการค้นคืนคือ “การเข้าถึงตามความต้องการ”: ข้อมูลประวัติศาสตร์ไม่มีความสำคัญเท่ากันสำหรับการสร้างเฟรมถัดไป โมเดลจำเป็นต้องเรียกคืนส่วนที่เกี่ยวข้องจากแคชประวัติศาสตร์ที่ถูกบีบอัดหรือคลังความจำภายนอกตามความตั้งใจในการสร้างปัจจุบัน (เช่น คำแนะนำ, ความต้องการเฉพาะที่ของเฟรมปัจจุบัน หรือเป้าหมายงาน) การนำไปใช้ทั่วไปรวมถึงความสนใจแบบเบาบาง, การค้นหา Key-Value หรือการเรียกคืนตามความคล้ายคลึง งานที่เป็นตัวแทนเช่น WorldMem [2], Corgi [3] เป็นต้น เน้นการดึงความจำที่เกี่ยวข้องมากที่สุดกับการสร้างปัจจุบันอย่างกระตือรือร้น เพื่อหลีกเลี่ยงการสแกนข้อมูลประวัติศาสตร์ทั้งหมดอย่างไม่มีประสิทธิภาพ

• การรวบรวม (Consolidation): การรวบรวมมุ่งเน้นที่ “การอัปเดตความจำหลังการสร้าง”: เมื่อเนื้อหาใหม่ ⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง

  本文来自网络搜集，不代表คลื่นสร้างอนาคต立场，如有侵权，联系删除。转载请注明出处：https://www.itsolotime.com/th/archives/23006