論文の概要: WorldCast: Distributed Multiplayer World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.12412v1
• Date: Thu, 08 Oct 2026 17:49:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-10 02:36:54.238771
• Title: WorldCast: Distributed Multiplayer World Models
• Title（参考訳）: WorldCast: 分散マルチプレイヤーワールドモデル
• Abstract要約: マルチプレイヤーの世界モデルは、プレイヤーと共有環境の一貫性のある表現で独立して制御されたビューを生成する必要がある。 本稿では,各プレイヤーがビデオジェネレータと状態モデルからなるローカルクライアントを実行する分散マルチプレイヤーワールドモデルWorldCastを提案する。 Counter-Strike 2の実験では、WorldCastの一貫性、リアルタイムパフォーマンス、分散スケーラビリティが実証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.3553182535388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multiplayer world models must generate independently controlled views with consistent representations of both players and their shared environment. Most existing approaches coordinate multiple players through joint multi-view generation, whose cost grows with each additional player. We present WorldCast, a distributed multiplayer world model in which each player runs a local client comprising a video generator and a state model. Using recorded player positions and map geometry during training, the state model estimates the player's position from generated video and control inputs. Clients exchange player states and project them into camera-aligned player state fields that guide where and how other players are rendered. Shared scene state enables clients to reuse one another's generated observations to maintain consistent scene appearance across views. Experiments on Counter-Strike 2 demonstrate WorldCast's consistency, real-time performance, and distributed scalability. The camera-aligned player state field improves player rendering rates by over an order of magnitude over joint-generation methods, while shared scene state improves visual consistency over whole rounds. Each client runs in real time and exchanges only player and scene states, enabling scalable multiplayer generation without a centralized computational bottleneck. Image quality remains stable over hour-long rollouts.
• Abstract（参考訳）: マルチプレイヤーの世界モデルは、プレイヤーと共有環境の一貫性のある表現で独立して制御されたビューを生成する必要がある。 既存のアプローチのほとんどは、追加のプレイヤーごとにコストが増大するジョイント・マルチビュー・ジェネレーションを通じて複数のプレイヤーをコーディネートする。 本稿では,各プレイヤーがビデオジェネレータと状態モデルからなるローカルクライアントを実行する分散マルチプレイヤーワールドモデルWorldCastを提案する。 トレーニング中に記録されたプレイヤーの位置とマップの幾何学を用いて、状態モデルは生成されたビデオと制御入力からプレイヤーの位置を推定する。 クライアントはプレーヤステートを交換し、他のプレーヤのレンダリング方法と場所をガイドするカメラ整列プレーヤステートフィールドに投影する。 共有されたシーン状態により、クライアントは相互に生成された観察を再利用し、ビュー全体にわたって一貫したシーンの外観を維持することができる。 Counter-Strike 2の実験では、WorldCastの一貫性、リアルタイムパフォーマンス、分散スケーラビリティが実証されている。 カメラ対応のプレーヤ状態フィールドは、共同生成方式よりも桁違いにプレイヤーのレンダリング率を向上させる一方、共有シーン状態はラウンド全体の視覚的一貫性を向上させる。 各クライアントはリアルタイムで動作し、プレイヤー状態とシーン状態のみを交換し、集中的な計算ボトルネックなしにスケーラブルなマルチプレイヤー生成を可能にする。 画質は1時間のロールアウトで安定している。

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