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title: "WorldCrafter Base"
description: "WorldCrafter Base（Tencentarc）：文生视频、图生视频；已验证。"
modelId: "worldcrafter-base"
pageSource: generated
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WorldCrafter Base 是来自 Tencentarc 的世界模型。Catalog 将它记录为文生视频、图生视频、相机可控视频生成、世界模型任务。

<ModelPaperFigures modelId="worldcrafter-base" locale="zh" />

记录论文为[arXiv 2609.24984](https://arxiv.org/abs/2609.24984)。

项目页：[drexubery.github.io/WorldCrafter](https://drexubery.github.io/WorldCrafter/)。代码：[TencentARC/WorldCrafter](https://github.com/TencentARC/WorldCrafter)。

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## 用来做什么

用 `worldcrafter-base` 做相机条件视频推理。配方绑定了已记录的相机控制 profile。

catalog 记录的任务包括 文生视频、图生视频、相机可控视频、世界模型。模态上，它接受文本、图像，输出视频。

## 运行时契约

可选 `prompt`、`image`、`actions`、`seed`、`frames`；产物 `worldcrafter.mp4`。

CLI task profile：`text-to-video`、`image-to-video`、`camera-controlled-video`、`world-model`。绑定的 pipeline 类是 `WorldCrafterPipeline`。

系列状态：**已验证**。

已在本地 H100 上使用发布权重验证 640×384 的双片段图生视频和文生视频推理，包含严格权重加载、裁剪前输出有限性检查、完整解码与画面检查。

共享 Transformer 的上游数值检查已通过；Base 从中断点恢复的裁剪前输出与连续运行完全一致。 长时程画面质量尚未确立。

## 在 WorldFoundry 中运行

catalog 启动命令是 `worldfoundry-eval run worldcrafter-base --pipeline.task-profile text-to-video`。上方命令构建器按已记录任务切换 `--pipeline.task-profile`，发出的仍是 `worldfoundry-eval run`。

运行环境是统一 profile `worldfoundry-unified-cu128`（Python 3.11，CUDA 12.8）。

记录的权重仓库包括 `TencentARC/WorldCrafter-Base`、`TencentARC/WorldCrafter-Fast`。准备环境并检查本地资产：`bash scripts/inference/prepare_model_infer.sh worldcrafter-base`；下载缺失的公开权重时加 `--download`。

状态：**已验证**。

<ModelRelatedRecipes modelId="worldcrafter-base" locale="zh" />