論文の概要: SolarWM: Open Data and Scalable Training for Long-Horizon Video World Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.02886v1
- Date: Wed, 02 Sep 2026 17:59:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-03 17:53:18.487837
- Title: SolarWM: Open Data and Scalable Training for Long-Horizon Video World Models
- Title（参考訳）: SolarWM: 長距離ビデオワールドモデルのためのオープンデータとスケーラブルトレーニング
- Authors: Junchao Huang, Guian Fang, Shengju Qian, Xianghao Kong, Zhuoran Zhao, Wei Huang, Yihua Du, Zixin Zhang, Justin Cui, Yuchao Gu, Yukang Chen, Xinting Hu, Tianyu He, Shaoshuai Shi, Zhuotao Tian, Xin Wang, Mike Zheng Shou, Li Jiang,
- Abstract要約: 我々は、データ準備から長距離推論まで、インタラクティブなビデオワールドモデルを構築するための完全にオープンな基盤であるSolarWMを紹介した。
SolarWMは、再構成可能なマルチソースデータエンジンとバックボーンネイティブ適応フレームワークとの結合に対処する。
Wan2.2、LTX-2.5、MiniMax-H3に基づく4つの5B-33Bモデルを、ネイティブ表現と目的を保存しながらインスタンス化する。
結果として生じる因果モデルにより、わずか5秒のシーケンスでトレーニングされた数分から数時間のロールアウトをリアルタイムに対話することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.64689505355055
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce SolarWM, a fully open foundation for building interactive video world models from data preparation through long-horizon inference. Training across heterogeneous data sources and video backbones is challenging: datasets differ in temporal scale, camera geometry, visual quality, motion, and captioning styles, while video generators use distinct representations and architectures. Naive data mixing and model-specific implementations therefore produce inconsistent supervision and make results difficult to reproduce and compare. SolarWM addresses this coupling with a reconfigurable multi-source data engine and a backbone-native adaptation framework. The engine converts 1.43 million canonical clips from 10 datasets into a unified, frame-aligned contract covering visual observations, metric camera geometry, captions, quality metadata, selection decisions, and provenance, while decoupling source processing from mixture construction. Under shared camera-conditioning, training, and inference interfaces, we instantiate four 5B--33B models based on Wan2.2, LTX-2.5, and MiniMax-H3 while preserving their native representations and objectives. A unified three-stage recipe combines bidirectional adaptation, teacher-forced autoregressive initialization, and distribution matching distillation. The resulting causal models enable real-time interaction over rollouts ranging from minutes to hours after being trained on only 5s sequences. By releasing the resulting data, pipeline, recipes, weights, and framework, SolarWM provides a reproducible and extensible foundation for interactive world-model research.
- Abstract（参考訳）: 我々は、データ準備から長距離推論まで、インタラクティブなビデオワールドモデルを構築するための完全にオープンな基盤であるSolarWMを紹介した。
データセットは時間スケール、カメラ幾何学、視覚的品質、動き、キャプションスタイルで異なり、ビデオジェネレータは異なる表現とアーキテクチャを使用している。
したがって、データミキシングとモデル固有の実装は一貫性のない監視を生み出し、結果の再現と比較を困難にします。
SolarWMは、再構成可能なマルチソースデータエンジンとバックボーンネイティブ適応フレームワークとの結合に対処する。
このエンジンは、10のデータセットから133万の標準クリップを、視覚的観察、メートル法カメラ幾何学、キャプション、品質メタデータ、選択決定、証明を含む統一されたフレーム整列契約に変換し、混合構成からソース処理を分離する。
Wan2.2、LTX-2.5、MiniMax-H3の4つの5B-33Bモデルをカメラコンディショニング、トレーニング、推論インタフェースでインスタンス化する。
統合された3段階のレシピは、双方向適応、教師による自己回帰初期化、および分配マッチング蒸留を組み合わせたものである。
結果として生じる因果モデルにより、わずか5秒のシーケンスでトレーニングされた数分から数時間のロールアウトをリアルタイムに対話することができる。
得られたデータ、パイプライン、レシピ、ウェイト、およびフレームワークをリリースすることによって、SolarWMはインタラクティブな世界モデル研究のための再現可能で拡張可能な基盤を提供する。
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