論文の概要: ABot-World-0: Infinite Interactive World Rollout on a Single Desktop GPU
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.19191v1
- Date: Tue, 21 Jul 2026 15:26:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.464002
- Title: ABot-World-0: Infinite Interactive World Rollout on a Single Desktop GPU
- Title（参考訳）: ABot-World-0: Infinite Interactive World Rollout on a Single Desktop GPU
- Abstract要約: ABot-World-0は、リアルタイムで長時間のクローズドループインタラクションのためのアクション条件付きビデオワールドモデルである。
WorldExplorerは、トレーニングフィードバックによってガイドされたエージェント駆動のコレクションを実行する。
統一パイプラインは、14の決定論的品質チェック、VLMベースのアセスメント、同期アクションとテキストアノテーションを適用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.37131555577374
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present ABot-World-0, an action-conditioned video world model for real-time, long-horizon closed-loop interaction, supported by a multi-source data infrastructure spanning AAA games, simulation engines, and internet videos to learn controllable world dynamics. WorldExplorer performs agent-driven collection guided by training feedback, while a unified pipeline applies 14 deterministic quality checks, VLM-based assessment, and synchronized action and text annotation. We progressively distill a bidirectional action-conditioned teacher into a causal student through teacher forcing and ODE distillation, and introduce LongForcing to align long student self-rollouts with an extended-horizon teacher, mitigating accumulated distribution shift and autoregressive drift. Raw keyboard actions provide a unified control interface for scene roaming and third-person character interaction, while reference-character memory provides persistent appearance cues for identity consistency during third-person rollouts. For deployment, we co-design a streaming inference stack with a lightweight VAE decoder, efficient attention, memory-aware scheduling, and low-bit DiT inference. Across optimized low-bit configurations, ABot-World-0 streams 720P video at up to 16 FPS on a single NVIDIA RTX 5090 desktop GPU, with 1.2s action-to-first-frame latency and approximately 19GiB peak VRAM. Experiments on WorldRoamBench and extended interactive rollouts demonstrate competitive controllability and coherent long-horizon world evolution.
- Abstract（参考訳）: 我々は,AAAゲーム,シミュレーションエンジン,インターネットビデオにまたがるマルチソースデータインフラストラクチャがサポートし,制御可能な世界ダイナミクスを学習する,リアルタイムで長時間のクローズドループインタラクションのためのアクション条件付きビデオワールドモデルであるABot-World-0を提案する。
WorldExplorerはトレーニングフィードバックによってガイドされたエージェント駆動のコレクションを実行し、統一パイプラインは14の決定論的品質チェック、VLMベースのアセスメント、同期アクションとテキストアノテーションを適用している。
本研究では, 双方向動作条件の教師を, 教師強制, ODE蒸留により因果学生に段階的に蒸留し, ロングフォースを導入し, 長期学生の自己ロールアウトを延長水平教師と整列させ, 累積分布シフトを緩和し, 自己回帰ドリフトを緩和する。
生キーボードアクションはシーンロームと3人称文字インタラクションのための統一されたコントロールインターフェースを提供するが、参照-文字メモリは3人称ロールアウト時のアイデンティティ一貫性のための永続的な外観ヒントを提供する。
デプロイには、軽量なVAEデコーダ、効率的な注意、メモリ認識スケジューリング、低ビットのDiT推論を備えたストリーミング推論スタックを共同設計する。
最適化されたロービット構成全体で、ABot-World-0は720Pビデオを最大16FPSのNVIDIA RTX 5090デスクトップGPUでストリーミングする。
WorldRoamBenchの実験と拡張された対話型ロールアウトは、競争力のある制御性とコヒーレントな長距離世界進化を示す。
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