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日期: 2026-03-08 | 來源: 極客公園 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
Midjourney 和 DALL-E 爆火的 2022 年，「手部多指」是當時文生圖最明顯的 Bug｜圖片來源：Medium
公平地說，AI 在「畫手」這件事上已經取得了巨大進步。日常場景裡，六指人和軟糖手已經越來越少見了。
但 fofr 的測試之所以能讓所有模型集體翻車，是因為它只是壹個視覺渲染問題，同時還暗含了壹個邏輯推理問題。它要求在 10 秒內連續變換 10 個不同手勢，每個手勢的手指數量嚴格遞增，同時嘴裡說的數字還要對得上。
人的手有 27 塊骨骼、34 塊肌肉、超過 100 條韌帶，單個手掌就有 18 個自由度。即便采用高分辨率擴散模型，若缺乏明確的叁維先驗知識，也難以表達這種精確度。
人體運動維度示意圖｜圖片來源：ScienceDirect
況且，在訓練數據中，手通常出現在畫面邊緣、被物體遮擋或處於運動模糊中。模型能學到的高質量手部樣本遠少於面部。
第贰類 AI 的能力盲區是物理規律。流體怎麼流、物體怎麼碰撞、織物怎麼飄……這些人類靠直覺就能判斷的東西，AI 視頻經常給出違反物理定律的答案。OpenAI 在發布 Sora 時的官方技術報告中就明確承認：Sora 無法准確模擬許多基本物理交互，比如玻璃破碎，也無法正確反映某些物體狀態變化。
第叁類是時序邏輯的壹致性。視頻不是壹組彼此獨立的圖片，而是壹條有因果關系的時間鏈：第 3 秒的畫面必須建立在第 2 秒的基礎上。但當前的擴散模型把時間當作壹個潛在的數學維度來處理。它在生成第 N 幀時，沒有內部機制去「記住」前面伸了幾根手指、下壹步該加 1。時間壹長，前後就對不上了。
作個類比的話，當前的 AI 視頻模型像壹個從沒見過真手的畫家，看了壹百萬張手的照片之後憑印象畫手。大部分時候畫得挺像，但他不知道手指只有伍根，不知道伸出叁根手指代表數字 3，更不知道從 3 到 4 意味著要再伸出壹根。
02另壹條路：世界模型
既然問題的根源是「不理解物理世界」，那有沒有人在試圖從根本上解決這個問題？
事實上，這正在成為 AI 領域最受關注的新方向之壹。壹個正在凝聚共識的思路是：與其讓模型從海量視頻中學習「世界看起來是什麼樣的」，不如讓它先理解「世界是怎麼運作的」。
這條路徑有壹個共同的名字，叫做世界模型（world model）。世界模型的核心思路是讓 AI 建立對叁維物理世界的結構性理解，包括空間的幾何關系、物體的物理屬性、運動的動力學規律等。
這就和當前視頻生成模型的路徑產生了本質區別。當前模型在贰維平面上預測像素排列的統計概率，世界模型則試圖讓 AI 在「懂」物理規律的基礎上做生成。
這個方向最知名的創業者是李飛飛。這位 ImageNet 的締造者在 2024 年創辦了 World Labs，核心目標是讓 AI 擁有「空間智能」。她在去年的壹篇長文中寫道：
「語言是人類認知的產物，但世界遵循更復雜的規則——重力控制運動，原子結構決定光線如何產生顏色，無數物理定律約束著每壹次交互。要讓 AI 真正理解這壹切，需要壹種全新的、遠超大語言模型的架構」。
今年 2 月，World Labs 完成了 10 億美元融資，其首個產品 Marble 已經上線，可以從圖像或文本生成持久的 3D 環境。
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