Simulating the Real World: A Unified Survey of Multimodal Generative Models
作者: Yuqi Hu, Longguang Wang, Xian Liu, Ling-Hao Chen, Yuwei Guo, Yukai Shi, Ce Liu, Anyi Rao, Zeyu Wang, Hui Xiong
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-03-06 (更新: 2025-08-13)
备注: Repository for the related papers at https://github.com/ALEEEHU/World-Simulator
💡 一句话要点
统一多模态生成模型综述，促进真实世界模拟研究
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态生成模型 真实世界模拟 2D生成 3D生成 4D生成 视频生成 通用人工智能 世界模型
📋 核心要点
- 现有方法将不同模态视为独立领域，忽略了它们之间的相互依赖性，且侧重于现实的孤立维度，缺乏系统整合。
- 该综述旨在通过统一的框架，系统地研究2D、视频、3D和4D生成，从而促进多模态生成模型和真实世界模拟的研究。
- 该综述全面回顾了数据集、评估指标和未来方向，为新研究者提供指导，并搭建桥梁以促进相关领域的发展。
📝 摘要（中文）
理解和复现真实世界是通用人工智能（AGI）研究中的关键挑战。为了实现这一目标，许多现有方法，例如世界模型，旨在捕捉控制物理世界的基本原理，从而实现更准确的模拟和有意义的交互。然而，当前的方法通常将不同的模态（包括2D图像、视频、3D和4D表示）视为独立的领域，忽略了它们之间的相互依赖性。此外，这些方法通常侧重于现实的孤立维度，而没有系统地整合它们的联系。在本综述中，我们提出了一个统一的多模态生成模型综述，研究了真实世界模拟中数据维度演进的过程。具体来说，本综述从2D生成（外观）开始，然后转向视频（外观+动态）和3D生成（外观+几何），最后达到整合所有维度的4D生成。据我们所知，这是首次尝试在单个框架内系统地统一研究2D、视频、3D和4D生成。为了指导未来的研究，我们提供了对数据集、评估指标和未来方向的全面回顾，并为新来者培养见解。本综述旨在搭建一座桥梁，以促进在统一框架内对多模态生成模型和真实世界模拟的研究。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在模拟真实世界时，通常将2D图像、视频、3D模型和4D场景等不同模态的数据视为独立的领域，忽略了它们之间的内在联系。此外，现有方法往往只关注现实的某个孤立维度，缺乏对不同维度之间关系的系统性整合。这导致模拟结果不够真实，难以用于更高级的应用。
核心思路：该综述的核心思路是打破模态之间的壁垒，建立一个统一的框架来研究多模态生成模型。通过系统地分析2D、视频、3D和4D生成模型，揭示它们之间的联系和演进规律，从而为未来的研究提供指导。
技术框架：该综述首先从2D图像生成开始，然后逐步扩展到视频生成（考虑了外观和动态信息）、3D模型生成（考虑了外观和几何信息），最终达到4D场景生成（整合了所有维度）。在每个维度上，综述都详细介绍了现有的方法、数据集和评估指标。此外，综述还讨论了未来可能的研究方向。
关键创新：该综述最重要的创新点在于它首次尝试在一个统一的框架内系统地研究2D、视频、3D和4D生成。这有助于研究人员更好地理解不同模态之间的关系，并开发出更强大的多模态生成模型。
关键设计：该综述的关键设计在于其系统性的组织结构。它按照数据维度的递增顺序，逐步介绍了不同模态的生成模型。此外，综述还详细讨论了每个模态所面临的挑战和未来的研究方向。具体的技术细节（如参数设置、损失函数、网络结构）则在各个章节中针对具体模型进行介绍。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述系统性地整理了2D、视频、3D和4D生成模型的研究进展，并首次尝试在一个统一的框架内进行分析。它总结了现有方法的优缺点，并指出了未来可能的研究方向。该综述为多模态生成模型和真实世界模拟领域的研究人员提供了一个全面的参考资料。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、游戏开发、机器人仿真等领域。通过更真实地模拟物理世界，可以提升用户体验，降低开发成本，并为人工智能研究提供更可靠的实验环境。例如，在自动驾驶领域，可以利用多模态生成模型来生成各种复杂的交通场景，从而训练出更安全可靠的自动驾驶系统。
📄 摘要（原文）
Understanding and replicating the real world is a critical challenge in Artificial General Intelligence (AGI) research. To achieve this, many existing approaches, such as world models, aim to capture the fundamental principles governing the physical world, enabling more accurate simulations and meaningful interactions. However, current methods often treat different modalities, including 2D (images), videos, 3D, and 4D representations, as independent domains, overlooking their interdependencies. Additionally, these methods typically focus on isolated dimensions of reality without systematically integrating their connections. In this survey, we present a unified survey for multimodal generative models that investigate the progression of data dimensionality in real-world simulation. Specifically, this survey starts from 2D generation (appearance), then moves to video (appearance+dynamics) and 3D generation (appearance+geometry), and finally culminates in 4D generation that integrate all dimensions. To the best of our knowledge, this is the first attempt to systematically unify the study of 2D, video, 3D and 4D generation within a single framework. To guide future research, we provide a comprehensive review of datasets, evaluation metrics and future directions, and fostering insights for newcomers. This survey serves as a bridge to advance the study of multimodal generative models and real-world simulation within a unified framework.