WildWorld는 행동 조건 기반 동적 세계 모델링을 위한 대규모 데이터셋으로, AAA급 포토리얼리스틱 액션 롤플레잉 게임에서 자동 수집한 명시적 상태 주석을 포함합니다.

이 데이터셋은 1억 800만 프레임 이상과 450개 이상의 다양한 행동(이동, 공격, 스킬 시전 등)을 제공하며, 캐릭터 골격, 세계 상태, 카메라 위치, 깊이 맵 등의 프레임별 주석이 동기화되어 있습니다.

기존 데이터셋과 달리, 행동이 단순한 픽셀 변화가 아니라 잠재 상태 기반 동작에 의해 매개되어 있어, 장기적 상태 일관성 유지와 의미 있는 행동 모델링에 유리합니다.

또한, WildWorld를 평가할 수 있는 WildBench 벤치마크를 제안해 행동 추종과 상태 정렬 과제를 통해 모델의 한계를 드러내며, 상태 인지형 비디오 생성 연구에 중요한 자원으로 활용될 전망입니다.

프로젝트와 데이터셋은 공개되어 있어, 강화학습 및 동적 시스템 이론 기반 세계 모델링 연구에 실용적 가치를 제공합니다.