文｜AI大模型工场，作者｜参商，编辑｜星奈
今天凌晨，AI教母李飞飞创立的World Labs推出第一个重磅成果：世界模型，一张单个图像便可生成3D世界。
此消息一出，业界炸开了锅。李飞飞也第一时间在X上宣传：
在大家还在2D视频生成赛道卷生卷死的时候，World Labs已经进入Next Level，AI生成3D世界。
据World Labs官方介绍，目前大多数GenAI 工具都制作图像或视频等 2D 内容，存在缺乏控制和一致性的问题，而3D生成则可以提高控制和一致性，其模型可以预测3D几何图形，填充场景中看不到的部分。这将改变我们制作电影、游戏、模拟器和物理世界的其他数字表现形式的方式。
一、一张图生成一个世界
输入任意一张图，World Labs还你一个世界。
比如，丢给World Labs一张左边的图片，它能给你一个这样的3D世界：
你可以通过WASD建控制3D世界得上下左右视角，还可以拖动鼠标逛这个世界的每一个角落。
同时，官方也给了很多玩法。
相机效果
生成场景后，我们可以使用虚拟摄像机进行实时渲染。通过精确控制虚拟摄像机的各项参数，可以实现各种艺术摄影效果。
例如，我们可以模拟浅景深效果，使得只有距离摄像机一定距离的物体才清晰对焦，从而突出主体并增强画面的层次感。
还可以模拟推移变焦效果，即同时调整摄像机的位置和视野，创造出独特的视觉冲击力和动态感。
3D效果
World Labs官方介绍，大多数生成模型是预测像素。而生成3D场景则不仅限于像素层面的表现，其优势更多地体现在：
持久的现实：一旦生成了一个世界，它就会一直存在。如果你把视线移开并回来，场景不会在你的背后改变。
实时控制：生成场景后，可以实时移动场景。可以徜徉于花朵的细节，或者偷看角落看看揭示了什么。
符合物理规则：生成的世界遵循现实世界的基本物理规则。它们具有坚实感和深度感，与某些 AI 生成的视频的梦幻般的性质形成鲜明对比。
World Labs生成的3D场景通过深度贴图技术，使得其中每个像素都按其与相机的距离着色，更具空间感。
不仅如此，World Labs还可以添加各种动效，比如声效、灯光等，构建3D场景的交互式效果，瞬间进入“真赛博空间”。
走进绘画世界
World Labs 团队还展示了他们从梵高、霍珀、修拉和康定斯基等作品中生成了世界。
创意工作流程
除了以上玩法外，3D生成还可以与其他AI工具组合，比如Midjourney、Runway、Suno等，这将极大地改变创作者的工作流程。
例如，可以先使用文生图模型生成图像，不同的模型生成的图像风格不尽相同，而World Labs可以继承这些风格。
比如我们输入相同的Prompt，可以得到不同风格得3D世界：
一间充满活力的卡通风格青少年卧室，床上铺着五颜六色的毯子，杂乱的书桌上放着一台电脑，墙上贴着海报，运动装备散落。一把吉他靠在墙上，中间是一块舒适的图案地毯。窗外的光线为房间增添了温暖、年轻的氛围。
看到现在是不是已经迫不及待想上手试试，不过遗憾的是，目前还在内测中，可以申请候补名单。
附上地址： https://forms.gle/tkfW7yMqMsCXWw4F7
二、3个月估值10亿，空间智能时代才刚刚开始
今年4月，被称为“AI教母”的斯坦福大学教授李飞飞，带队成立World Labs（空间智能）。这是她2018年从谷歌离职重返斯坦福后，第一次直接下场参与的创业项目。
World Labs是一家专注于打造世界模型进行3D世界的感知、生成和互动的AI初创公司。
在短短3个月的时间里，World Labs就进行了两轮融资，融资总额超过2.3亿美元，估值突破10亿美元，投资方包括硅谷知名风投a16z和AI基金Radical Ventures。
李飞飞认为，未来AI的核心在于“空间智能”，即让AI具备感知、推理并与3D世界交互的能力，这是实现更高级AI应用的关键。
在她看来，视觉在人类理解和与世界互动中占据核心位置，AI发展应优先提升视觉能力，超越语言模型的局限，让AI从“大语言模型”过渡到“大世界模型”，以应对更复杂的3D环境感知和交互需求。
也因此，她希望通过 World Labs 推动这一领域的发展，实现更高层次的空间智能。
World Labs堪称超级明星团队，除了李飞飞外，还有李飞飞徒弟，在实时风格转换和超分辨率领域有突出贡献的贾斯汀·约翰逊、神经辐射场（NeRF）提出者本·米尔登霍尔以及3D重建专家克里斯托夫·拉斯纳。
尽管World Labs在技术研发和团队配置上具有领先优势，此次发布的最新成果也惊艳众人，但面临的挑战也不少。
首先，从技术角度来看，构建一个具有高精度的3D世界理解和生成模型需要大量的数据和计算资源，同时还需要解决实时交互的技术难题。
在3D生成赛道，并不是一片蓝海，除了World Labs外，英伟达、meta等多家公司也在积极布局物理AI与3D世界的相关技术，市场竞争激烈。
再有，在商业化路径上，尽管LWM的潜力巨大，但如何找到合适的商业模式，尤其是平衡研发投入与市场回报，是创业公司面临的共同难题。
如果找不到盈利模式，能活下去的概率很小，毕竟已经不少AI领域的明星初创公司卖身大厂了。
不过，不得不承认的是，在潮水的变化面前，空间智能，一切才刚刚开始。
