論文の概要: MeteoVerse: Unified Weather-Controllable Video World Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.36810v1
• Date: Tue, 29 Sep 2026 06:24:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-30 21:28:47.236378
• Title: MeteoVerse: Unified Weather-Controllable Video World Model
• Title（参考訳）: MeteoVerse:統一された気象調整可能なビデオワールドモデル
• Abstract要約: ビデオワールドモデルは、所定のカメラの動きに従って観察されたシーンから将来のコンテンツを予測することを目的としている。 MeteoVerseは気象コントロール可能な統合ビデオワールドモデルで、日当たりや悪天候の1つの画像から将来のビデオを生成する。 MeteoVerseは観測された気象状態と目標気象状態を明示的に推定し、必要な気象遷移を表現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.78384704072906
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video world models aim to predict future content from an observed scene while following prescribed camera motion. Real-world scene evolution is determined not only by changes in viewpoint and object dynamics, but also by environmental conditions such as weather, which can substantially alter scene appearance and visibility. Modeling such realistic weather evolution is challenging because the required weather modification depends jointly on the observed and desired weather states. Depending on their relation, the model may need to preserve, introduce, or remove a weather effect. Existing video world models typically leave this weather transition implicit, forcing the generation backbone to infer weather evolution together with scene dynamics and camera motion, which leads to imprecise weather control. To address this limitation, we propose MeteoVerse, a unified weather-controllable video world model that generates future videos from a single sunny or adverse-weather image, conditioned on a weather-free scene description, a target-weather instruction, and a camera trajectory. Rather than conditioning only on the desired weather, MeteoVerse explicitly estimates the observed and target weather states and represents the required weather transition. A transition-aware mixture of weather experts then translates this transition into category-specific residual weather features, unifying weather preservation, introduction, and removal while enabling fine-grained control over introduced weather intensity. We further construct the MeteoVerse dataset with over 50K real-world weather video clips, generated sunny counterparts, disentangled scene and weather descriptions, weather-intensity annotations, and camera trajectories. Extensive experiments demonstrate substantially improved weather controllability while retaining competitive scene consistency and camera-control performance.
• Abstract（参考訳）: ビデオワールドモデルは、所定のカメラの動きに従って観察されたシーンから将来のコンテンツを予測することを目的としている。 現実のシーンの進化は、視点や物体のダイナミクスの変化だけでなく、天気などの環境条件によって決定される。 このような現実的な気象の進化をモデル化することは困難である。 彼らの関係によっては、モデルは気象効果を保存、導入、または除去する必要があるかもしれない。 既存のビデオワールドモデルは、この気象遷移を暗黙に残し、世代のバックボーンはシーンダイナミクスやカメラモーションとともに天気の進化を推し進め、不正確な天候制御につながる。 この制限に対処するため,天気管理可能な統合ビデオワールドモデルであるMeteoVerseを提案する。 MeteoVerseは、望ましい天候だけを条件にするのではなく、観測された気象状態と対象気象状態を明示的に推定し、必要な気象遷移を表現している。 気象専門家の移行対応の混合物は、この遷移をカテゴリー固有の残留気象の特徴に変換し、気象の保存、導入、除去を統一し、導入した気象の強度をきめ細かな制御を可能にする。 さらに、MeteoVerseデータセットを構築し、50万以上の現実世界の気象ビデオクリップ、日当たりの良い映像、散らばったシーンと天気の描写、天気-強度アノテーション、カメラの軌跡を作成した。 大規模な実験では、競争力のあるシーンの一貫性とカメラ制御性能を維持しながら、気象制御性を大幅に改善した。

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