DreamForge-World 0.1 Preview: A Low-Compute Real-Time Controllable World Model

Daniyel Ayupov, Artur Markov-Tsoy

arXiv:2606.30292 · 2026-06-30 공개 · arXiv · PDF

real-time autoregressive-video world-model interactive-simulation consumer-gpu rtx-4090 low-compute residual-action

Abstract

We present DreamForge-World 0.1 Preview, a preview foundational world model for real-time interactive world simulation. The system adapts the LongLive 1 autoregressive video stack, itself derived from Wan2.1-T2V-1.3B, with a residual action pathway inspired by the Matrix-Game family. DreamForge-World 0.1 Preview focuses on a complementary axis to frontier-scale world simulators: low-compute adaptation, consumer-GPU runtime, and broad interactive capability coverage. It supports live keyboard and mouse control, multimodal initialization, mid-stream reprompting, dual-view operation, and minute-scale interactive rollouts at native 480p resolution, reaching up to 14 to 15 FPS FPS on a single RTX 4090 with a low memory footprint. By leveraging open video backbones and applying targeted adaptation runs, we build the preview system with high cost-efficiency. DF-World 0.1 Preview is not yet a memory-complete or frontier-quality world simulator, but demonstrates a practical low-compute route toward real-time controllable world-model previews on consumer GPUs.

한국어 요약

한 줄 요약

DreamForge-World 0.1 Preview는 소규모 컴퓨팅 자원에서 실시간 제어 가능한 세계 모델을 구현한 시스템이다.

핵심 기여도

핵심 아이디어

DreamForge-World 0.1 Preview는 기존의 고성능 세계 시뮬레이터와는 다른 접근 방식을 채택한다. LongLive 1의 자동회귀 비디오 스택을 기반으로, Matrix-Game 계열의 잔차 행동 경로를 도입함으로써 행동 조건을 실시간으로 반영하는 시스템을 구축했다. 이는 단일 GPU에서도 실시간 상호작용이 가능하도록 설계되었다. 또한, 멀티모달 초기화와 중간 재프롬프팅을 통해 유연한 제어를 가능하게 하였다. 이 시스템은 높은 시각적 품질보다는, 단위 적응 컴퓨팅당 상호작용 기능의 포괄성을 중점으로 삼는다.

기술적 접근법

주요 결과

의의 및 한계

DreamForge-World 0.1 Preview는 소규모 컴퓨팅 자원에서도 실시간 제어 가능한 세계 모델을 구현함으로써, 기존의 고비용, 고사양 시스템에 의존하는 세계 시뮬레이션 접근 방식에 대안을 제시한다. 특히, **단일 GPU에서의 실시간 연산**과 **다양한 상호작용 기능**은 실용적 활용 가능성을 높인다. 그러나 **지속적인 공간 메모리(persistent spatial memory)**, **고해상도 시각 품질**, **정밀한 물리 제어**는 아직 미비한 점으로, 향후 개선이 필요하다.

실용적 활용

이 시스템은 **소비자 GPU 기반의 게임 개발**, **실시간 VR/AR 환경 구축**, **교육용 시뮬레이션**, **AI 기반 콘텐츠 생성** 등에서 활용 가능하다. 특히, **저비용으로 빠른 프로토타이핑**이 필요한 연구 및 산업 분야에 적합하다.