让世界模型不再“迷路”：开源1600万数据集，大晓Puffin-World统一物理、几何与外观

视频生成模型的画质越来越逼真，但空间与方向却未必同样真实。

设想一台机器人走进一个陌生环境，它低头避开障碍，转身观察走廊，向前探索行进……每一次视线与机位的变换，都对模型的空间物理感知能力提出了考验：哪里是上？哪里是下？眼前的物体究竟有多远？换个角度看，三维空间能否保持几何一致？

当视频模型应用到具身智能，越来越多的从业者意识到，单纯生成一段看起来逼真、内部却毫无度量关系的二维像素视频，无法支撑真实的路径规划与空间交互。 缺乏底层物理约束的世界模型，极易在长距离轨迹下出现地平线漂移、几何畸变与视角失真。

针对这一瓶颈，大晓机器人联合南洋理工大学 S-Lab 等机构提出统一多模态世界模型框架 Puffin-World。该研究从底层重构表征，将外观、几何与物理三态纳入统一体系，打通了物理世界感知、自由视点空间仿真、三维生成与空间重建的链路。

图 1｜Puffin-World 联合建模外观、几何与物理这三类原生世界状态，并将生成的多视角观测整合为可交互的三维重建结果

该框架在生成一个新视角时，能同时预测“看见什么”“空间有多深”，并用重力参照约束“以什么姿态看”。目前，团队已同步公开代码、模型与千万级 Puffin-16M 数据集，并为 28 个公开数据集、约 4450 万张图像补充相机物理量标注。

对世界模型而言，大范围、持续性的视角变化是一场对空间一致性的大考。

从正面看是一张桌子，绕到侧面，桌面的高度与位置应当保持合理；相机向右倾斜，画面中的地平线也应随之变化；镜头抬起，新的观察需要符合目标俯仰角。

这些变化同时涉及相机运动、场景结构与重力方向。仅靠连续生成 RGB 图像，这些信息往往隐藏在模型内部，缺少明确的对应关系。尤其是在单张未标定图像、大幅旋转或长轨迹运动下，问题更容易暴露：单帧看起来合理，连续观察却可能出现地平线漂移，或者生成视角偏离指定轨迹。

这里存在一个容易忽略的区别：知道相机“转了多少”，还需要知道它最初“朝向哪里”。

相对运动可以描述前后两个视角的变化，却无法独立确定初始相机相对于重力的朝向。初始参照不明确，后续生成就更难稳定地保持方向关系。

同时，机器人需要空间距离来理解环境。只有颜色和纹理，还不足以直接获得用于三维重建的几何结构。

为此，Puffin-World 抛弃了传统“生成视频后再外挂深度模型”的拼接思路，把建模对象扩展为三种相互关联的世界状态：

• 外观状态：用 RGB 图像表达场景内容、纹理与视觉细节。

• 几何状态：用深度描述空间远近，为多视角观测和三维重建建立联系。

• 物理状态：用重力场与纬度图表达观测相对于重力和水平面的方向。

三者共同回答：眼前有什么、它们如何分布，以及当前相机以怎样的姿态观察这个世界。

图 2｜三种状态共同参与世界理解与生成，为视觉内容建立几何和方向参照。

要让世界模型生成的场景摆脱“平面画卷”的局限，模型必须同时理清两个关键问题：相机在重力坐标系下的绝对朝向，以及画面背后的真实三维距离。

为此，团队在架构中打通了三大核心设计，将机位控制、重力约束与空间深度统筹进同一个生成流程：

统一相机语言（Omni-Camera 表征）：

团队设计了一套九通道表征，作为完整的“拍摄说明”：既记录相机相对于物理世界的方向，也描述不同视角之间的空间关系。

其中，绝对物理方向包含二维上方向向量与纬度角，把观测机位牢牢校准在地球重力与水平面下；相对空间几何则记录射线起点与视向，实现对旋转、平移及视场角（vFoV）的精细控制。

 跨视角物理传播机制：

模型先从单张参考图像中解析出初始重力方向；一旦相机发生位移，便通过已知的相对运动关系，将该方向严密投影到目标相机的坐标系中，生成对应的重力场与纬度图作为条件先验。

这相当于在视角不断变化时，始终保留一份可追踪的方向参照。

即便机位发生剧烈横滚或大角度俯仰，画面的倾斜也会严格遵循重力规律，从根源上避免了视线漫游时的地平线漂移与空间失真。

图 3｜模型从参考图像感知物理方向，结合相机运动将物理参照传递到目标视角，并同步生成外观与深度

外观与空间深度同步解算

确定朝向之后，另一个问题是：生成的画面，如何变成有空间结构的场景？

Puffin-World 在同一个生成过程中联合预测目标视角的 RGB 图像与深度。结合相机参数，多视角图像和深度便可以进一步整合为三维场景，省去生成后再调用独立深度模型补估的步骤。

对下游研究而言，这意味着每次视角扩展都能同时获得视觉内容与几何信息，为重建和空间分析提供更直接的输入。

支撑这一过程的是统一的模型设计：图像与深度共享潜在空间，Omni-Camera 提供相机条件，角色标记区分参考视角、目标视角及不同状态。视觉编码器与语言模型负责理解，语言模型的隐藏状态经过连接模块，为扩散生成提供条件。

这种统一设计最终落在四类能力上。

第一类是单图物理感知。输入一张图像，模型根据地平线、垂直结构和场景构图等线索，预测相机横滚角、俯仰角与垂直视场角，并生成场景描述。它既分析图中内容，也估计拍摄这张图时的观测姿态。

第二类是自由视点空间仿真。用户可以同时提供文字和显式相机条件，让模型生成指定视角下的观察。相机参数由此成为直接的控制信号，参与决定画面如何呈现。

第三类是三维世界生成与重建。模型可以从图像或文字出发，沿指定轨迹生成新视角，同步输出外观与深度，再将多视角结果整合成三维场景。

第四类是闭环自校准探索。当当前视角偏离目标朝向时，模型先判断物理状态，再预测纠偏的相机动作，并生成调整后的观察，形成“感知—相机动作—生成”的交替过程。

论文还展示了模仿式世界探索：从共同的初始视角出发，按照给定相机轨迹扩展场景。

这些能力共享视觉、语言、相机与世界状态表示。切换任务主要通过改变输入条件和视图角色完成，让观察、运动与后续观察能够在同一框架内衔接。

空间能力的训练，需要足够丰富的视角变化。

现有三维或序列数据往往偏向水平拍摄、小幅旋转和以平移为主的运动。但主动探索可能包含连续抬头、低头、横滚，以及完整环视。训练数据对这些动作覆盖不足，模型就难以充分学习相应的视觉变化。

为此，团队构建了 Puffin-16M。

其中，Puffin-Cam-15M 包含约 1500 万组视觉—语言—相机三元组，覆盖多种场景、画幅比例、相机朝向与视场角，让图像内容、语义描述和观测条件对应起来。

Puffin-Traj-1M 则提供约 100 万条旋转轨迹，包含连续俯仰、顺逆时针旋转与完整环视，补充大幅旋转和长程视角变化的训练样本。

前者帮助模型理解“一张图是怎样拍出来的”，后者帮助模型学习“持续转动相机，观察会怎样变化”。

图 4｜Puffin-16M 同时覆盖单视图相机条件与连续旋转轨迹。

此外，团队利用模型的物理感知能力，为 28 个公开数据集、约 4450 万张图像补充横滚角、俯仰角与垂直视场角标注。

这些标注为既有视觉数据增加了观测方向信息，可进一步用于机位分布分析、相机条件生成及空间理解研究。

论文从相机参数估计、相机可控生成和三维世界建模等方面评估了这一框架。

在 Stanford2D3D、MegaDepth、TartanAir 和 LaMAR 四个公开基准上，Puffin-World 在多数相机参数估计指标上取得领先表现。生成实验则同时考察图像质量、目标相机一致性与多视角一致性，检验模型能否让视觉内容服从指定空间条件。

这些评估对应着世界模型的一项实际要求：生成结果既要具备视觉质量，也要能够支撑后续的观察与重建。

图 5｜相机参数估计与生成实验，从方向理解、视角控制和视觉一致性等维度评估模型

目前，Puffin-World 主要面向静态场景，物理状态集中于重力与纬度。单图朝向估计仍有别于完整定位，未观测区域的生成也包含模型补全；闭环示例主要围绕相机动作展开，对真实机器人导航、抓取和复杂接触交互的帮助，还需要进一步验证。

它已经展示的进展，是让外观、深度与物理方向共同参与世界建模，并将感知、生成和重建连接起来。

对于具身智能，这提供了一个值得继续推进的起点：让模型在预测下一眼所见时，同时考虑这一眼背后的空间结构与物理参照。随着模型、数据和标注资源开放，研究者可以进一步检验，这种统一表示能在多大程度上帮助智能体理解和探索环境。

项目资源

• 论文：Puffin-World — Scaling a Unified Multimodal Model with Native 3D World States（https://arxiv.org/abs/2609.04196）

• Puffin-World 项目主页（https://kangliao929.github.io/projects/puffin-world/）：https://kangliao929.github.io/projects/puffin-world/

• 代码（https://github.com/KangLiao929/Puffin）：https://github.com/KangLiao929/Puffin

• 模型（https://huggingface.co/ACERobotics/Puffin-World）：https://huggingface.co/ACERobotics/Puffin-World

• Puffin-16M 数据集主页（https://kangliao929.github.io/projects/puffin-16m/）：https://kangliao929.github.io/projects/puffin-16m/

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