近日，全球视觉AI领域的年度盛会CVPR 2025在美国田纳西州纳什维尔召开，快手可灵AI事业部万鹏飞博士在备受瞩目的“From Video Generation to World Model” Tutorial（《从视频生成到世界模型》专题讲座）上，发表了题为An Introduction to Kling and Our Research towards More Powerful Video Genaration Models的报告，从模型架构与生成算法、互动与可控能力、效果评估与对齐机制、多模态理解和推理四大技术方向介绍了可灵AI团队在视频生成及世界模型领域的最新进展与思考。

Scaling laws在大语言模型中已经有众多研究工作和实际应用，但视频生成领域缺乏精准好用的scaling laws公式。可灵团队通过严谨的实验与分析，首次建立了超参数、模型规模与计算预算之间的精确数学关系。这个成果让我们可以更科学地设置模型参数规模和关键参数，从而更充分的发挥算力和数据资源的价值，达成更优的模型效果。

可灵团队还推出了面向扩散模型的混合专家（MoE）架构DiffMoE。基于全局范围的token选择机制和配套的推理策略，DiffMoE可根据扩散模型在不同生成阶段的异构特性，更合理地分配计算资源。在图像生成中，仅需激活1倍的参数量，便能达到3倍规模的密集模型的生成性能。

可灵团队提出了一个多任务视频生成模型框架FullDiT，将所有时空条件作为上下文无缝融合到一个统一的Diffusion Transformer架构中。FullDiT不需要针对不同任务更改模型结构，降低了各种不同控制条件之间的冲突，且展示出了优秀的可扩展性甚至涌现能力。

在交互式视频生成方向，可灵团队提出了GameFactory框架，只需少量带有动作控制信息的视频训练数据，即可支持可泛化到不同游戏场景的连续（如鼠标）和离散（如键盘）的动作控制能力。

可灵团队构建了一套基于人类反馈的强化学习（RLHF）的视频生成框架，包括多维偏好数据构造、基于VLM的Reward模型，以及多种对齐算法。该框架是最早的系统性阐述如何应用RLHF到视频生成任务的工作之一。

此外，面向图像和视频生成领域主流的流匹配（Flow Matching）生成算法，团队通过ODE-to-SDE（常微分方程转换到对应的随机微分方程）等方案，有效解决了流匹配缺乏随机性以及多步生成计算效率低的问题，提出了首个将GRPO引入流匹配模型的在线强化学习（RL）算法Flow-GRPO，并证明了其在图像生成任务中的有效性。

视频captioner（视频内容的文本描述模型）对最终的视频生成效果非常关键，但行业中缺乏好的效果评估的方法。可灵团队提出一个视频captioner评估框架VideoCapBench，具备稳定性和可靠性更高、以及与最终视频生成效果相关性强的优点。

面向用户意图理解，可灵团队提出的Any2Caption按照一种统一的方式理解多模态用户输入信息，进而生成语义丰富的结构化描述，可显著提升视频生成的成功率。

除tutorial报告外，本届CVPR上可灵共有7篇论文入选，涵盖视频模型scaling law、视频数据集、可控生成、人像生成、高清生成、4D生成等多个方向。