什么情况？！世界模型成果这几天扎堆上线了。

就在刚刚，成立恰满一个月的阿里ATH（Alibaba Token Hub）事业群，发布全球首个主动式实时交互的世界模型产品。

名也挺有趣的，叫HappyOyster（快乐生蚝）。

据官方介绍，HappyOyster搭载原生多模态架构，背后是支持多模态输入与音视频联合生成的流式生成世界模型，核心主打漫游（Wander）、导演（Direct）、创造（Create）、分享（Share）。

怎么个漫游法，请看VCR：

输入生成滑雪场景的Prompt，HappyOyster立马给你造一个可交互小世界。你用WASD和上下左右方向键，就能实时控制角色位移、调整镜头视角，沉浸式穿梭在雪场里。

那“导演”又是什么玩法？

导演即实时AI视频导演引擎。传统AI视频是“输入prompt→等渲染→拿到一个固定成片”。HappyOyster让用户可以在视频生成的任意节点，用文字指令实时控镜头、调角色、改剧情走向。

画面即时响应，实现“边拍边改”：

至于“创造”，指的是把生成体验从“生成一段视频”，进化到“创造一个世界”。你不再是旁观者，而是能深度参与、全程掌控的创造者。

最后，你亲手创建的世界还能分享，让别人进来探索、二次创作。

不过，有一个坏消息：HappyOyster现在还需要申请邀请码才能体验。

但好消息是，量子位已经抢先解锁，这就带大家先来尝个鲜。

玩起来，玩起来

一张图总结Wandering漫游、Directing导演这两个核心玩法：

先具体来看Wandering漫游模式，支持文本、图片输入。

你可以直接输一句Prompt造世界，也能精细化控制，分别设定“角色（Character）”和“场景（Scene）”，还能自由切换第一人称或第三人称。

我们先浅试了一个海边小镇，一起来看效果：

让人眼前一亮的是，HappyOyster生成的世界自带BGM；而且不只是能生成场景——小镇里竟然还有NPC在走动，代入感拉满。

P.S. HappyOyster可在你探索世界的时候自动帮你录制视频，在个人主页的My videos可查看。录制好的视频支持下载。

目前，Wandering模式分辨率480p，而且探索时长目前有1分钟限制（时间到了需要重新进入）。

我们还试了一下像素风格：

HappyOyster也能轻松驾驭，让你直接化身像素小人。

不得不提一嘴，HappyOyster生成速度是真的快，be like：

此外，Gallery（画廊）中还有别人分享出来的很多世界，也都可以点开探索：

比如梵高的油画世界，超梦幻：

下面再来看一下Directing导演玩法。

Directing同样支持文本、图片多模态输入。

用户可调整分辨率（720p、480p），设定视频画面的叙事风格与情感基调（Regular、Peaceful、Dramatic），控制视频的运镜方式与画面稳定度（Steady、Fast）。

一句话总结玩法，你可在任意节点用prompt改变你眼前的内容，改变剧情走向。

举个例子，男孩正在熟睡，在输入框中输入“一只猫跳到了床上，男孩被吵醒”：

下一幕直接呈现你所描述的画面：

咱又找着别人造的奇幻世界了，一起来探索一下吧：

这里还有来自官方的更多展示：

当然，HappyOyster应用并不止屏幕里的沉浸式生成和交互。

在阿里ATH团队看来，HappyOyster的核心能力是对开放世界状态进行持续建模、预测与响应，天生就适合延伸到需要“实时感知—实时生成—实时反馈”闭环的现实场景中。

比如在文旅展陈、线下娱乐、机器人训练、数字人陪伴、教育演练、智能空间交互等方向，模型都可以作为一个实时演化的世界引擎，与摄像头、麦克风、空间传感器、显示终端、机械装置或可穿戴设备连接，根据人的位置、动作、语言和环境变化，动态生成对应的视觉内容、事件反馈或交互结果。

要是再和硬件系统结合，HappyOyster承载的就不只是“内容生成”，而是一个能被现实输入持续驱动的生成式环境系统。只能说，未来的应用场景打开了。

原生多模态架构与流式生成世界模型

新产品发布的同时，阿里ATH事业群也向我们揭秘了其背后核心技术。

阿里ATH事业群，是阿里今年3月16日正式成立的创新事业群。团队打出的核心目标是“创造Token、输送Token、应用Token”。

ATH旗下涵盖通义实验室、MaaS业务线、千问事业部、悟空事业部及AI创新事业部，从基础模型研发、模型服务平台，到个人与企业端AI应用，布局得明明白白。

团队表示，HappyOyster的核心能力，源于其背后的原生多模态架构与流式生成世界模型，重点突破了三大核心技术难点，才实现了“实时交互、长时连贯、音画同步”的体验。

第一，长时世界建模，解决“生成久了就错乱”的问题。

HappyOyster采用长时间跨度的世界演化建模方式，靠海量长视频训练数据，深度学习真实世界的运行规律，捕捉世界持续运行中的状态转移逻辑，能稳定输出高保真、高一致性的动态场景。

针对长时间生成容易出现的内容漂移、结构退化问题，团队还加入了持续状态复用机制，强化时序连贯性。

流式生成时，模型不用每一步都重建完整上下文，而是通过历史注意力状态的连续传递，高效继承已生成信息、渐进更新，使生成始终沿既有时序语境扩展。

这种方式使其减少了上下文重建带来的不稳定性，在更长时间尺度上可维持稳定的场景结构与动态连贯性。

第二，实时交互控制响应。

HappyOyster在建模初期就设计了多样的控制信号（文本、Action、图像等），让世界生成和实时交互深度绑定。外部指令不再只作用于初始条件，而是持续影响后续的世界演化。

由此，模型能够在统一的时序框架下同时实现生成质量、长时一致性与实时可控性的协同优化。

团队表示，这一能力让模型从“被动生成内容”，升级到“主动模拟世界、让用户参与演化”，也为构建可交互的通用世界模拟器，提供了关键技术路径。

为了解决实时性训练难题，HappyOyster用流式生成框架实现实时世界演化：

模型通过对世界状态进行高度压缩的隐式建模，将高维视频与多模态信息映射为紧凑的动态latent state，大幅降低单步生成的计算开销，让推理能低延迟持续推进；

同时，文本、图像与wandering指令等控制信号被设计为可在线注入的条件变量，确保模型在无需重置生成过程的情况下即可实时响应外部交互。

第三，音视频联合生成，让世界更有“沉浸感”。

针对音画协同这一训练难点，团队并未采用将音视频分阶段建模的思路，而是采用统一的音视频生成框架，在同一世界状态下同步生成视觉与听觉信号。

在该机制下，音频作为世界动态的一部分参与联合生成，自然建立跨模态时间对齐关系；同时，通过共享条件约束与协同解码机制，保障音画同步与语义一致。

这些技术突破，让HappyOyster真正区别于传统文生视频模型。

正如团队所强调的，过去几年生成式AI完成了“文本→图像→视频”的跃迁，但始终停留在“生成像素”的阶段，用户只能观看，无法真正参与其中，这便是横亘在用户与数字世界之间的“第四面墙”。

而HappyOyster的核心目标，就是打破这道墙：

真正的下一代生成式AI，不再仅仅是把画面生成得更清晰，在那之上会进化到可以生成一个完整的、可进入的世界。这个世界有空间、有物理、有因果、有角色、有故事。你可以推门而入，可以亲手改写，可以离开又回来，也可以带朋友进去。

One More Thing

为啥取快乐生蚝这么个名？这背后还有小巧思呢。

官方解释：

四百年前，莎士比亚在The Merry Wives of Windsor里写下一句传世之言：

“The world is your oyster.Open it.（世界是你的生蚝，等你亲手打开）.”

四百年后，Happy Oyster让这句话第一次成为字面意义上的现实：说一句话，就能拥有一个完整的、可漫游、可导演、可分享的数字世界。