Cosmos3（面向物理人工智能的全模态世界模型）

目录摘要1. Cosmos3 概述1.1 定位1.2 核心功能1.3 Cosmos3-Nano2. 模型结构与关键参数2.1 统一 MoT 架构2.2 I2V 生成链路2.3 本项目使用的关键参数3. 真实草坪场景 I2V 实践3.1 问题与目标3.2 技术路线3.3 版本配置3.4 全量结果3.5 迭代结果4. 实践结论4.1 I2V 是真实场景生成的优先路径4.2 Prompt 是条件，不是精确控制器4.3 seed 用于候选与复现4.4 自动质检用于门禁，人工复核决定可用性4.5 物理语义需要真实标定5. 后续方向Ref摘要Cosmos3 是 NVIDIA 面向 Physical AI 的全模态世界模型，能够在统一框架中处理和生成文本、图像、视频、声音与动作。本文首先介绍 Cosmos3 的定位、功能与模型结构，再总结使用 Cosmos3-Nano 进行真实草坪场景图生视频（I2V）开发的方案、结果与经验。实践表明：对于需要保留真实环境身份的任务，以真实图片作为首帧条件的 I2V 比纯文本生成更适合建立可控、可复现和可追溯的数据生产流程；但 Prompt、seed 和自动质检都不能替代真实运动标定与人工验收。1. Cosmos3 概述1.1 定位Cosmos3 是 NVIDIA 面向物理人工智能的世界模型平台与模型家族。它面向机器人、自动驾驶、智能空间等需要理解和模拟现实世界的任务，将语言、图像、视频、声音和动作统一到同一个多模态模型框架中。与只生成图像或视频的生成模型相比，Cosmos3 的目标更广：既能理解当前世界状态，也能生成未来状态，并可结合动作条件进行世界模拟。因此，它可以作为合成数据生成、物理场景推演、机器人策略学习和世界理解的基础组件。1.2 核心功能官方将 Cosmos3 的能力划分为 Reasoner 与 Generator 两个运