텐센트 WorldCrafter 공개: 카메라 시점 따라 기억하는 오픈웨이트 비디오 월드 모델

텐센트가 공개한 WorldCrafter는 카메라 시점에 맞춰 메모리에서 장면 정보를 불러와 공간의 연속성을 유지하는 비디오 월드 모델입니다. 16fps 사양과 Base·Fast 실행법, 사용 조건을 정리했습니다.

Huuush발행 2026.09.28 · 7분 read에디터: Jay Kim

3줄 요약

  1. WorldCrafter는 카메라 시점으로 implicit 3D-aware memory를 조회해 장면의 연속성을 유지하는 오픈웨이트 비디오 월드 모델이다.
  2. 이미지 또는 텍스트에서 시작하며 기본 설정은 384×640·16fps, Base는 50스텝, Fast는 6스텝(첫 T2V 청크 12스텝)이다.
  3. 코드와 가중치는 학술 목적으로만 사용할 수 있으며 상업적·프로덕션 이용은 금지된다.
WorldCrafter가 생성한 다양한 가상 세계 장면 모음
출처: X @drexubery

텐센트(TencentARC)가 오픈웨이트 비디오 월드 모델 WorldCrafter의 코드와 가중치를 공개했습니다. 카메라가 다른 곳을 봤다가 돌아와도 앞서 본 공간과 물체가 이어지도록, 카메라 시점에 맞춰 메모리에서 필요한 정보를 꺼내 영상을 만듭니다. 이미지 한 장이나 텍스트에서 출발해 카메라를 움직이며 수 분간 탐색하는 세계를 생성하는 모델입니다.

Hugging Face의 가중치 공개 시각은 2026년 9월 21일 23시 30분(KST), 논문 arXiv:2609.24984의 제출 시각은 9월 22일 02시 57분(KST)입니다.

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3D 장면을 따로 만들지 않고 카메라 시점으로 기억을 찾는다

일반적인 영상 생성처럼 직전 프레임만 이어 붙이면 카메라가 돌아왔을 때 이미 본 장소의 모양이나 물체가 달라질 수 있습니다. WorldCrafter는 과거 프레임과 카메라 정보를 압축한 implicit 3D-aware memory를 유지합니다. 별도의 완성된 3D 메시를 만들고 매번 렌더링하는 대신, 현재 카메라의 위치와 방향을 조건으로 메모리에서 그 시점에 필요한 정보를 읽어 다음 영상 생성에 전달합니다.

이를 장면을 통째로 다시 그리는 대신, “지금 카메라가 보는 곳에서 전에 기억해 둔 것은 무엇인가?”를 찾아보는 방식으로 생각할 수 있습니다. 그래서 시점을 옮기거나 이전 위치로 되돌아오는 카메라 움직임에서도 공간과 물체의 연속성을 유지하도록 설계됐습니다.

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이미지나 텍스트로 시작하는 16fps 탐색형 영상

WorldCrafter는 이미지 한 장에서 시작하는 이미지-비디오(I2V)와 텍스트에서 시작하는 텍스트-비디오(T2V)를 지원합니다. 공식 설정은 384×640 해상도와 초당 16프레임입니다. 생성 결과는 33프레임 단위 청크로 이어지며, 한 청크는 약 2초입니다. 카메라 동작을 이어 입력하면 여러 청크를 연결해 수 분 길이로 공간을 탐색할 수 있습니다.

공개 가중치는 두 종류입니다. WorldCrafter-Base는 기본 모델이고, WorldCrafter-Fast는 빠른 생성을 위한 distilled 모델입니다. 기본 추론 단계는 Base 50스텝, Fast 6스텝이며 Fast의 첫 T2V 청크는 12스텝을 사용합니다. 단계 수가 줄어든 비율이 실제 생성 시간의 동일한 배수를 뜻하지는 않습니다.

설치하고 WorldCrafter-Fast 실행하기

공식 저장소는 Linux와 Python 3.11 환경을 안내하며, 검증 구성으로 NVIDIA H200 한 장 또는 두 장을 제시합니다. 공개 안내에는 최소 VRAM 수치가 따로 없습니다. 아래는 README의 uv 설치와 가중치 다운로드 명령입니다.

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y ffmpeg
uv sync --project uvenv --frozen --extra demo
source uvenv/.venv/bin/activate

hf download TencentARC/WorldCrafter-Fast --local-dir weights/WorldCrafter-Fast
hf download TencentARC/WorldCrafter-Base --local-dir weights/WorldCrafter-Base

Base 실행에도 Fast 폴더의 공유 구성요소가 필요하므로 두 가중치 폴더를 함께 내려받습니다. Fast로 이미지에서 영상을 만드는 공식 추론 예시는 다음과 같습니다.

python inference.py --model-type fast --mode i2v   --image-path test/I2V/06_waterfall/image.png   --prompt test/I2V/06_waterfall/prompt.txt   --camera-path test/I2V/06_waterfall/camera.npy
python inference.py --model-type fast --mode t2v \
+  --prompt test/T2V/02_tokyo_street/prompt.txt \
+  --camera-path test/T2V/02_tokyo_street/camera.npy

텍스트에서 시작할 때는 --mode t2v와 프롬프트를 지정합니다. 카메라 궤적은 .npy 파일 대신 액션으로 전달할 수도 있습니다. 예를 들어 --actions "forward1 yaw_left30"은 앞으로 이동한 다음 왼쪽으로 회전하는 경로를 지정합니다. 로컬에서 모델을 실행하는 흐름이 처음이라면 Unsloth로 모델을 구동하는 안내도 참고할 수 있습니다.

코드와 가중치 라이선스는 학술 목적으로 제한

WorldCrafter 저장소의 LICENSE.txt는 프로젝트 코드와 공개 파라미터·가중치를 학술 목적으로만 사용하도록 허용하며, 상업적 또는 프로덕션 목적의 사용을 금지합니다. 따라서 가중치와 코드가 공개됐더라도 상업 서비스에 사용할 수 있는 라이선스는 아닙니다. 일부 제3자 구성요소에는 각 구성요소의 원래 라이선스가 적용됩니다. 오픈웨이트 모델과 라이선스의 의미를 함께 살펴보세요.

자주 묻는 질문

이미지 한 장이나 텍스트에서 시작해 카메라 움직임에 맞춰 탐색형 영상을 생성하는 비디오 월드 모델입니다. 카메라 시점으로 메모리에서 정보를 읽어 공간과 물체의 일관성을 유지하도록 설계됐습니다.

공식 기본 설정은 384×640 해상도와 초당 16프레임입니다. 33프레임 청크를 이어 생성하며, 한 청크는 약 2초입니다.

기본 추론 단계는 Base 50스텝, Fast 6스텝이고 첫 T2V 청크는 12스텝입니다. 스텝 수 차이는 실제 벽시계 생성 속도 배수를 보장하지 않습니다.

아니요. 공개된 프로젝트 라이선스는 코드와 가중치의 사용을 학술 목적으로 제한하고 상업적·프로덕션 목적을 금지합니다.

공식 데모 문서는 NVIDIA H200 한 장 또는 두 장에서 검증했다고 안내하지만 최소 VRAM 수치는 제시하지 않습니다.

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출처

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