智東西AI前瞻（公眾號：zhidxcomAI）
作者 江宇
編輯 漠影

短短半月，混元團隊又向3D生成的“視野盲區”推進了一步。

智東西9月2日報道，今日，騰訊混元團隊正式開源其HunyuanWorld 1.0世界模型的官方擴展模型“HunyuanWorld-Voyager”。

這也是混元在近兩個月內，圍繞3D世界生成系統的第三次發布：7月，團隊首次開源HunyuanWorld 1.0模型，支持從文本或圖像生成可漫游的三維場景；8月，推出適配消費級顯卡的Lite版本，降低部署門檻。

Voyager則將目標從“生成一個可看的世界”進一步推向“構建一個可走、可擴展的世界”。

它主要針對當前世界模型在長距離生成和視角一致性上的限制，首次引入RGB-D視頻聯合建模與空間緩存機制，可根據單張圖和用戶設定的相機軌跡，生成結構連續、深度一致的點云視頻，并可直接導出為標準3D格式。

換句話說，它不僅能把視野之外的區域合理補全，還能持續“記住”用戶走過的路徑，并在空間中銜接新的視角內容。

根據斯坦福李飛飛團隊主導的WorldScore排行榜，Voyager在當前主流世界模型中平均成績位列第一。

體驗指路：

主頁：https://3d-models.hunyuan.tencent.com/world/

Github：https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanWorld-Voyager

Huggingface：https://huggingface.co/tencent/HunyuanWorld-Voyager

技術報告：https://3d-models.hunyuan.tencent.com/voyager/voyager_en/assets/HYWorld_Voyager.pdf

一、多種3D任務解鎖，直出結果可即用

Voyager不僅繼承了混元世界模型1.0的圖生世界能力，還進一步解決了“用戶走出原視角之后”的補全問題。其生成結果不僅可實時呈現，還能直接導出為標準3D格式（如點云、mesh），無需借助Colmap、VGGT等后處理工具。

具體來看，Voyager可應用于以下典型任務：

1、控制生成視頻畫面：用戶可通過鍵盤或搖桿設定相機軌跡，系統生成對應視角的視頻序列，同時保持空間結構一致性；

2、風格化編輯與控制：支持對生成視頻進行畫面風格調整與局部重繪，保持內容可控；

3、圖生3D與視頻深度估計：支持從圖像生成結構完整的3D物體，也可對普通視頻進行深度補全，用于三維理解與后續建模；

▲圖生3D物體

▲視頻深度估計

二、引入新架構，空間建模能力顯著增強

混元世界模型-Voyager架構是對混元世界模型1.0新視角內容的補全，引入了“世界一致視頻擴散”與“長距離世界探索”兩大核心機制。

此前，混元世界模型1.0模型已支持從文本或圖像生成可漫游的三維世界，并輸出標準3D格式，兼容游戲引擎。但當用戶“走出”原始畫面后，生成范圍會受限。Voyager解決的正是這類遮擋與長距離視角問題。

1、世界一致的視頻擴散

目前，可控視頻生成模型已經具備構建“世界模型”的潛力，但這類“圖生視頻”方案多停留在RGB模態，難以還原三維結構，限制了交互性和空間一致性。相比之下，顯式生成3D場景（如點云、Mesh）可用于更真實的空間重建，但受限于訓練數據和計算資源，難以在大規模場景中泛化。

混元世界模型Voyager結合了視頻生成與顯式3D建模兩類方法，支持在用戶設定相機軌跡和初始場景的條件下，生成空間一致的RGB-D視頻序列，并可直接導出為點云格式的三維數據。

Voyager首次在視頻生成中引入RGB+Depth的雙模態聯合建模，形成“點云視頻”：

1、輸入：圖片+用戶指定的相機軌跡；

2、輸出：RGB-D視頻序列，每幀均具備像素級深度信息；

3、拼接機制：先在空間維度上拼接RGB和D（Depth），再在特征維度上結合兩模態信息，用VAE框架學習RGB-D的生成規律；

4、訓練結構：由雙流模塊與控制模塊組成，基于Hunyuan-Video DiT模型進行訓練。

此外，為支撐訓練需求，混元團隊構建了一套可擴展的數據構建引擎，可自動對任意輸入視頻估計相機姿態與時序信息，擺脫人工標注依賴，批量生成可用于RGB-D建模的訓練樣本?；谠撘妫琕oyager融合真實視頻與虛幻引擎合成數據，構建了包含超過10萬段視頻片段的大規模訓練集。

這種機制讓Voyager具備“原生3D記憶能力”，無需后處理重建步驟即可生成空間一致、格式統一的3D點云。

2、長距離世界探索

Voyager通過提出一種具備空間一致性的可拓展世界緩存機制，突破了長距離世界探索的限制。

1、先生成一個初始場景點云緩存（來自HunyuanWorld 1.0）；

2、再將緩存投影至用戶設定的相機視角；

3、利用擴散模型生成新視角畫面，并不斷更新緩存，最終形成一個支持任意相機軌跡的閉環系統。

這一方法兼顧空間結構記憶、視角可控與多視圖一致性，意味著用戶可以像玩第一人稱游戲一樣“自由走”，所到之處都能被系統填補，并保持幾何結構一致。

三、三項實驗：驗證空間一致性與重建質量

為全面驗證HunyuanWorld-Voyager的性能表現，混元團隊圍繞視頻生成質量、三維場景重建能力以及世界生成能力三個方向進行了系統實驗，覆蓋RGB視頻質量、幾何一致性與長距離空間表達等多個維度。

1. 視頻生成：相似性與結構性指標均領先

在視頻生成任務中，混元團隊選取RealEstate10K數據集中的150個視頻片段，并與四種開源的攝像頭可控視頻生成方法進行對比。

結果顯示，Voyager在全部指標上均優于現有方法。

定性分析中，Voyager能夠生成更為多樣、結構清晰的視頻幀，尤其在細節區域的保留上表現出色。例如在樣例中，其他方法在相機大幅移動時易產生α影或結構塌陷，而Voyager仍能準確還原輸入圖像中的產品邊界與材質細節。

2. 場景重建能力：融合RGB-D，三維結構更準確

在場景生成任務中，Voyager進一步驗證了其RGB-D視頻序列對三維結構重建的支持能力?；煸獔F隊使用VGGT方法作為后處理統一流程，對比核心模型的RGB視頻生成后能否支持高質量點云還原。

結果表明，即便在僅使用RGB重建的場景下，Voyager生成的視頻在幾何一致性方面也優于其他方法；而一旦加入原生深度信息初始化點云，重建精度進一步提升。

在3D Gaussian Splatting任務中，Voyager成功還原了復雜結構（如吊燈）的完整形狀，而其他方法在邊緣結構與局部細節上普遍存在缺失。

3. 世界生成能力：跨域泛化與長距離空間表達能力增強

在更具挑戰性的WorldScore靜態基準測試中，Voyager同樣展現出領先能力。該基準評估模型在開放域條件下的世界建構能力，尤其關注光學運動控制能力與空間一致性表現。

Voyager在該任務中獲得最高平均分，驗證了其空間一致建模機制具備跨數據域的泛化能力。

同時，由于生成條件一致，Voyager在保證一致性的前提下，所驅動的相機運動幅度大幅超過對比模型，其對于長路徑建模與多視角連續性控制更具備優勢。

結語：讓生成的世界走得更遠

從靜態場景到可控漫游，再到具備深度信息與空間拓展，Voyager補足了混元世界模型在空間連續性上的一塊關鍵能力。

從一段文字、一張圖生成一個初始場景，再根據用戶設定的相機軌跡拓展新視角內容，這種“邊走邊生成”的邏輯，正在成為AI理解空間的另一種可能。