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Amap Releases WorldRoam-Bench, Focusing on Long-Duration Roaming Evaluation of Interactive World Models

高德发布WorldRoam-Bench,聚焦交互式世界模型长时漫游评测

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凤凰网科技
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Amap, in collaboration with Tsinghua University, Peking University, and Nanjing University, released the WorldRoam-Bench benchmark for evaluating interactive world models, focusing on action following, visual quality, physical interaction, and memory consistency during continuous roaming. The benchmark includes over 600 test cases across first- and third-person perspectives in indoor, natural, and urban scenes.
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凤凰网科技讯 7月9日,近日,高德联合清华大学、北京大学、南京大学发布交互式世界模型评测基准WorldRoam-Bench,重点评估模型在连续漫游中的动作跟随、视觉质量、物理交互和记忆一致性。现有世界模型评测大多聚焦视频质量、整体轨迹或有限轮次交互,难以充分刻画开放域长时漫游中的真实失效模式,如画面漂移、结构退化、主体身份变化等问题。该基准共包含600余个测试案例,覆盖第一人称与第三人称视角,涉及室内、自然、城市三类开放域场景,通过10至60秒的连续WASD/IJKL交互模拟真实漫游体验,并设置15个细分指标进行量化评估。<br> WorldRoam-Bench已评测10余个前沿交互式世界模型,涵盖开源模型与闭源产品,并设公开积分榜用于持续追踪能力进展。评测围绕四个维度展开:动作跟随层面,逐帧检查控制响应,避免“轨迹看似正确但过程中多次漏响应”的问题被掩盖;视觉质量层面,重点关注长时间生成中的颜色变化、模糊累积、结构坍塌等漂移与退化现象;物理交互层面,通过可控性门控机制区分动作失败与物理失败,覆盖碰撞、穿模、形变、地形跟随、反射、阴影及3D一致性等现象;记忆能力层面,通过3D点云重建评估视频幻觉率,结合SAM2跟踪与视觉语言模型推理,评测场景结构、空间布局、主体外观与状态的保持能力。<br> 结果显示,尚无单一模型在所有维度上同时领先,视觉质量、动作可控性、物理一致性与记忆能力之间存在明显阵营区分。该基准将持续扩展场景类型与交互难度,推动交互式世界模型走向高可用的全域开放阶段。