4D世界模型
InternWorldModel
4D World Models
首次将几何重建与生成式建模深度融合，提出“重建–预测–规划”一体化大模型框架，使智能体具备环境感知、行为预测与目标驱动决策能力，推动具身智能从感知走向认知与行动的闭环进化
目标导向
视觉规划
Goal-Driven Visual Planning
感知与决策协同，
实现智能行动路径规划
4D动态重建
4D Dynamic Reconstruction
实时建模动态环境时空变化
动作条件视频预测
支持零样本泛化
Action-Conditioned Video Prediction with Zero-Shot Generalization Predicts future scenes conditioned on actions, enabling strong generalization
基于动作意图预测未来感知，迁移能力强
场景数字化
Scene Digitalization
自研多视图采集与重建一体化系统和算法，支持高效获取室内外各类场景数据，在保证几何精度的同时实现高保真可视化渲染，兼顾效率、成本与真实感，适配通用尺度的数字化需求
高效低成本
High Efficiency & Low Cost
采集与建模效率较传统方法提升数十倍，具备更强鲁棒性与适应性
高精度几何 + 照片级渲染
Accurate Geometry with Photorealistic Rendering
实现精准建模与高保真视觉效果的统一
全场景通用性
Compatible with All Scene Types
支持室内、室外、高空、地面等多类场景
场景生成
Scene Generation
首个开源程序化场景生成系统，支持高速生成无限数量的高质量、可交互三维物体，以更低成本持续供给仿真训练、任务规划等具身智能下游任务所需的多样化数据资源
高效无限生成
Fast & Scalable Generation
秒级生成速度，满足海量数据需求
类别丰富，结构多样
Category-Rich and Articulated
覆盖 22 个类别、6种运动关节，支持交互模拟
高质量模型，超越行业基准
High Quality Beyond Existing Benchmarks
模型质量优于 PartNet-Mobility 等现有数据集
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