视觉生成模型如何理解物理世界?这篇综述梳理了200+篇前沿论文

这篇综述探讨了如何将物理规律融入视觉生成模型,涵盖200+篇前沿论文,并展望了“物理 AI”的未来发展方向。

原文标题:全面梳理200+篇前沿论文,视觉生成模型理解物理世界规律的通关密码,都在这篇综述里了!

原文作者:机器之心

冷月清谈:

这篇综述探讨了如何将物理规律融入视觉生成模型,以提升其对真实世界物理规律的刻画能力。文章将物理感知生成分为两大类:基于显式物理模拟(PAG-E)和无显式物理模拟(PAG-I)。

PAG-E 方法根据物理模拟与生成模型的融合方式,细分为六大范式:生成后模拟、生成中模拟、生成与模拟并行、模拟约束生成、生成约束模拟和模拟评估生成。文章分别列举了每一范式下的代表性工作及其核心思路。

对于 PAG-I 方法,文章介绍了利用大型语言模型为视觉生成提供物理知识,以及在图像或视频生成中模拟物体受外力影响变化规律等方法。

此外,综述还分析了评估生成模型物理刻画能力的方法,包括 PhyBench、PhyGenBench 和 VideoPhy 等 Benchmark,以及人工评估和自动评估等指标。最后,文章展望了生成式“物理 AI”的未来发展方向,涵盖评估方式、可解释性、物理知识增强的大模型等。

怜星夜思:

1、文章提到了六种将物理模拟融入生成模型的范式,你觉得哪种范式最有前景,为什么?
2、除了文章中提到的评估方法,你认为还可以从哪些方面评估生成模型对物理规律的理解?
3、你认为“物理 AI”在未来有哪些潜在的应用场景?

原文内容

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当下,视频生成备受关注,有望成为处理物理知识的 “世界模型” (World Model),助力自动驾驶、机器人等下游任务。然而,当前模型在从 “生成” 迈向世界建模的过程中,存在关键短板 —— 对真实世界物理规律的刻画能力不足。


为此,来自悉尼大学、西澳大学等研究机构的研究者,带来了一篇聚焦于生成式“物理 AI”的综述文章,深度剖析如何将物理规律融入视觉生成模型。



  • 论文标题:Generative Physical AI in Vision: A Survey
  • 论文链接:https://arxiv.org/abs/2501.10928

生成式“物理 AI”的核心概念

综述围绕生成式“物理 AI”,先明确了相关定义。物理模拟(Physical Simulation)是依据物理模型让输入数据随时间演变;物理理解(Physical Understanding)是从观测数据推断物理模型或参数;而生成(Generation)则是用生成模型创造新内容,其中不涉及对物理规律深入理解的为无物理感知的生成(Physics-Unaware Generation),反之则是物理感知生成(Physics-Aware Generation)。

物理感知生成可细分为两类。一类是基于显式物理模拟的(PAG-E),这类方法显式利用物理模拟模型提升生成模型的物理刻画能力;另一类是无显式物理模拟的(PAG-I)。在 PAG-E 中,根据 “物理模拟” 与 “生成模型” 的融合方式,可归纳为六大范式。


 有显式模拟的生成(PAG-E):六大范式

范式一:生成后模拟(Gen-to-Sim)

这类方法通常在生成内容后,为其添加物理属性,使其可模拟和交互。比如 PIE-NeRF 在 神经辐射场中分布可模拟的 “粒子”,实现用户与场景的交互;PhysGaussian 利用材料点法(MPM)将 3D 高斯核视为可模拟的 “粒子”,模拟形变等物理现象;VR-GS、LIVE-GS 和 DreMa 等也基于此范式,实现 VR 3D 内容的交互或机器人对物体摆放场景的预测。

范式二:生成中模拟(Sim-in-Gen)

此范式将物理模拟直接集成到生成模型中,作为核心子模块。比如 PhysGen 基于牛顿定律下的刚体动力学,结合大模型推断的物理参数,实现用户外力控制下的视频生成;PhyCAGE 把 MPM 物理模拟器当作优化器,将损失函数的梯度视为物理模拟中的速度;PhysDiff 将物理约束加入扩散模型的采样过程中,生成合理的人体运动等。

范式三:生成与模拟并行(Gen-and-Sim)

该范式中,生成和模拟同时进行或具有紧密关联。比如 PAC-NeRF 利用混合 Eulerian-Lagrangian 表示,同时推断物体的几何和物理参数;iPAC-NeRF 在此基础上直接在 Lagrangian 空间中优化粒子位置和特征;PhysMotion 在图像到视频生成过程中,将生成过程与模拟过程交替进行等。

范式四:模拟约束生成(Sim-Constrained Gen)

这种范式下,物理模拟为生成模型提供训练约束或指导。比如 PhysComp 使用基于物理的损失函数,确保生成的 3D 模型在力作用下表现真实;Atlas3D 通过保证在物理模拟中的稳定性,生成可自支撑的 3D 模型;DiffuseBot 则将物理模拟作为数据过滤方式,筛选物理性能好的生成结果等;

范式五:生成约束模拟(Gen-Constrained Sim)

此范式中,生成模型为模拟过程提供指导或先验知识。比如 Physics3D 结合视频扩散模型和 MPM,利用分数蒸馏采样(Score Distillation Sampling)优化物理参数;DreamPhysics 进一步提出运动蒸馏采样(Motion Distillation Sampling);PhysDreamer 从生成的视频数据中学习优化物理模拟的参数等。

范式六:模拟评估生成(Sim-Evaluated Gen)

这种范式下,生成的内容旨在用于基于模拟的部署,注重在模拟环境中的实用性。比如 PhysPart 生成可用与 3D 打印和机器人场景的 3D 替换部件;PhyScene 生成适合 Embodied AI 的高质量 3D 交互场景等。

无显式模拟的生成(PAG-I)

综述还介绍了无显式模拟的物理感知生成(PAG-I)的相关工作。一些视频生成大模型展现出一定的物理推理能力,能捕捉和复现部分物理动态和因果关系

此外,PhyT2V 使用大语言模型为视觉生成提供物理知识,通过迭代优化文本提示词提升文生视频模型的物理真实性;Generative Interactive Dynamics 的相关研究聚焦于模拟图像或视频中物体受外力影响下的变化规律;Motion Prompting 等方法利用运动轨迹等控制视频生成和编辑;CoCoGen 等则通过在采样过程中注入物理信息,生成符合物理规律的特定领域数据等。

物理评估:衡量模型的物理 “实力”

综述同时分析了现有方法如何评估图像或视频生成模型的物理刻画能力。传统评估指标在检测物理规律的符合程度方面存在不足。

为此,研究者们提出了专门的数据集和指标。比如 PhyBench、PhyGenBench 和 VideoPhy 等 Benchmark,涵盖力学、光学、热学和材料等物理领域,通过构建相关场景和文本提示词来评估模型。

在评估指标方面,分为人工评估和自动评估,人工评估针对物理现象的不同维度进行打分,自动评估则包括利用视觉语言模型 LVMs 获取评估分数等。

来展望:物理 AI 的无限可能

最后,综述展望了生成式“物理 AI”的未来方向,涵盖评估方式、可解释性、物理知识增强的大模型、神经 - 符号混合模型、生成式模拟引擎、跨学科应用等多种可能。让我们持续关注,共同见证 “物理 AI” 的发展。

如果想深入了解文中提及的研究成果,欢迎访问 https://github.com/BestJunYu/Awesome-Physics-aware-Generation 查看相关论文汇总。


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我比较看好“生成与模拟并行(Gen-and-Sim)”。这种范式能让生成和模拟同时进行,感觉效率会更高,而且两者之间可以互相影响,可能更容易找到一个平衡点,既能保证生成内容的多样性,又能符合物理规律。

我觉得在自动驾驶领域也很有潜力。可以用来构建更真实的虚拟环境进行测试和训练,也可以帮助自动驾驶系统更好地预测和应对各种路况和突发情况。

不好说哪个最有前景,感觉不同范式各有优劣,也适用于不同的场景。不过“模拟约束生成(Sim-Constrained Gen)”这种范式感觉比较实用,它用物理模拟来约束生成过程,可以有效避免生成一些不符合物理规律的内容,感觉可以提高生成内容的质量和可信度。

除了机器人和自动驾驶,我觉得在游戏、电影特效等娱乐领域也有很大的应用空间,可以用来生成更逼真、更具物理性的场景和角色动画。

我觉得可以考虑从生成内容的泛化能力方面进行评估。比如,可以测试模型在面对新的、未见过的物理场景时,能否仍然生成符合物理规律的内容。

“物理 AI”在机器人领域肯定大有可为,可以帮助机器人更好地理解和模拟物理世界,从而完成更复杂的任务,比如更灵活地操控物体、更智能地规划路径等等。

还可以从能量守恒、动量守恒等基本物理定律的角度来评估。看看生成的运动或者变化是否符合这些基本定律。

可以评估模型对物理规律的解释能力。比如,让模型解释它生成的某个动作背后的物理原理,或者预测在某种物理条件下会发生什么。

我觉得“生成中模拟(Sim-in-Gen)”这种范式可能更有前景。因为它把物理模拟作为生成模型的核心模块,能够更紧密地将物理规律融入生成过程,而不是像其他一些范式那样只是在生成之后再进行物理修正,感觉这样生成的内容从一开始就更符合物理规律。