SolarWM：开放数据与可扩展训练，实现长时程视频世界模型
原标题：Paper page - SolarWM: Open Data and Scalable Training for Long-Horizon Video World Models
AI 摘要
Hugging Face 论文页面介绍了 SolarWM，一个用于构建交互式视频世界模型的完全开放框架。该框架通过可重构的多源数据引擎，将来自 14 个数据集的 143 万个片段统一为帧对齐的格式，并支持 Wan2.2、LTX-2.5 和 MiniMax-H3 等多种骨干网络，训练出 5B 到 33B 的模型。其统一的三阶段训练方法使得模型在仅用 5 秒序列训练后，即可实现分钟到小时级别的实时交互。SolarWM 开源了数据、流程、配方、权重和框架，为世界模型研究提供了可复现且可扩展的基础。
正文节选
SolarWM: Open Data and Scalable Training for Long-Horizon Video World Models Abstract SolarWM provides an open framework and unified training recipe for building interactive video world models across diverse data sources and generator backbones, enabling long-horizon real-time rollouts. We introduce SolarWM, a fully open foundation for building interactive video world models from data preparation through long-horizon inference. Training across heterogeneous data sources and video backbones is ch