Runway Gen-4 奔着用 AI 讲故事去了。

Gen-4 核心特性：世界一致性 (World Consistency)， 最大进步是“世界一致性”。Gen-4 是 Runway 首个能够跨多个图像和视频输出，保持角色、物体、地点、风格和环境高度一致性的模型。

赋能叙事： 这种一致性使得用户能够创作具有实际连续性的长篇叙事内容，可以更好地规划场景、有目的地讲述故事，解决了以往 AI 视频生成在连贯性上的难题。

官方 demo 演示的功能：

- 风格多样： 视频蒙太奇展示了 Gen-4 能生成极其广泛的视觉风格，包括照片级真实感的实拍、视觉特效 (VFX)、多种动画风格（如粘土动画、日式动画、3D 卡通）以及超现实图像。

- 角色一致性： 通过短片《孤独的小火焰》(The Lonely Little Flame) 演示，展示了相同的动画角色（火焰、石头、臭鼬）在不同场景和互动中保持一致。用户还可以在场景中引导角色的运动。

- 物体一致性： 通过演示拍摄真实物体（剑玉/Kendama 玩具）的照片，将其作为参考输入 Gen-4，能够在各种新环境（纽约街头、公交站、沙漠、雪地）中生成该特定玩具的一致图像和动画。

- 电影级真实感与细节： 在西部风格的短片中得以体现，突出了逼真的物理效果（如火焰蔓延）、光照、戏剧性氛围以及精细细节（如牛眼中的角色倒影）。

- 合成与视觉特效： 以“纽约是个动物园”(New York is a Zoo) 的概念为例，将真实的动物照片/视频无缝地融入纽约的真实地点，展示了复杂的合成能力以及对物理和交互的理解。

- 灵活性： 用户可以将文本提示与多个图像参考（真实的或生成的）结合使用来指导输出。可以通过先生成图像再制作动画，或从生成的图像出发进行变体创作来迭代。

Gen-4 已立即向所有 Runway 的付费用户和企业客户开放。用于保持一致性的“保存参考”(Saved References) 等功能也即将推出。