DeepVerse 与以往的方法不同，它避开了控制器衍生的控制信号。相反，它使用文本输入作为控制机制，这展示了跨不同控制器架构的可扩展适用性。该模型的 4D 表示增强了场景理解能力，其研究结果表明，3D 模态对于在未来预测中保持时间一致性有显著贡献。尽管 DeepVerse 是基于合成数据进行训练的，但它也展现了在现实世界和 AI 生成场景中的泛化能力。
DeepVerse 的控制信号可以映射到文本表示中，从而使模型能够通过控制器操作来调节内容生成。该框架展现了跨不同叙事视角的强大控制一致性，包括第三人称角色描述、多个虚拟形象集成以及第一人称体验模式。DeepVerse 的功能使其成为视频生成、游戏开发和模拟等应用领域的宝贵工具。它能够生成逼真且连贯的视频，使其成为一项在各行各业都极具前景的技术。
