VLIPP：基于视觉语言模型的物理合理视频生成框架

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大连理工&莫纳什大学提出VLIPP框架，利用视觉语言模型提升视频扩散模型生成的物理真实性。实验证明该框架在物理规律视频生成上表现优异。

原文标题：物理视频真实生成！大连理工&莫纳什大学团队提出物理合理的视频生成框架

原文作者：机器之心

冷月清谈：

大连理工和莫纳什大学的研究团队提出了一种名为VLIPP的物理真实的视频生成框架。该框架利用视觉语言模型将物理规律注入到视频扩散模型中，从而提升生成视频的物理真实性。该方法包含两个阶段：首先，利用视觉语言模型作为粗粒度的运动规划器，根据场景描述和物理定律进行推理，预测物体的运动路径；其次，使用视频扩散模型作为细粒度的运动合成器，根据预测的路径生成细粒度的运动视频。实验结果表明，该框架在物理视频生成方面明显优于现有技术，证明了将语言模型的物理知识先验引入扩散模型的有效性。

怜星夜思：

1、VLIPP框架中，视觉语言模型(VLM)是如何理解并应用不同的物理定律的？它会像人类一样犯错吗？
2、文章提到VLIPP在机械运动、流体运动、热力学和材料学等方面表现突出，那么在哪些物理现象的视频生成上可能还存在挑战？为什么？
3、VLIPP框架将视觉语言模型和视频扩散模型结合，这种结合方式有哪些潜在的优势和局限性？未来可能的发展方向是什么？

原文内容

最近，来自大连理工和莫纳什大学的团队提出了物理真实的视频生成框架 VLIPP。通过利用视觉语言模型来将物理规律注入到视频扩散模型的方法来提升视频生成中的物理真实性。



  • 论文主页: https://madaoer.github.io/projects/physically_plausible_video_generation/

  • 论文链接: https://arxiv.org/abs/2503.23368



视频扩散模型近年来取得了显著进展，能够生成高度逼真的视频内容，其作为世界模拟器的潜力已引起学界广泛关注。然而，尽管功能强大，这类模型由于内在物理理解的缺失，相信大家在使用 VDMs 的时候一定会发现问题：VDMs 生成的视频并不符合物理规律。即使是商用的闭源模型，在物理场景上的表现也不够理想。


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本文认为这样的局限有两个原因，首先是视频扩散模型的训练数据一般是文本 - 视频对，其中包含物理现象的数据占比很少，且物理现象在视频中表现存在高度的抽象性和多样性，很难去获取合适的数据来进行训练。其次，扩散模型更多依赖记忆和案例模仿，无法抽象出一般的物理规则，无法真正理解物理。


为突破这一局限，本文提出了一种新颖的符合物理规律的视频生成框架，通过显式引入物理约束来解决该问题。作者发现语言模型对于物理有一定的理解能力，如果告诉语言模型两个正在发生碰撞的小球的位置，它能够大概地预测出这两个小球在发生碰撞之后的后续位置。受此启发，本文提出的生成框架包含两个阶段，第一阶段将视觉语言模型作为粗粒度的运动规划器，使其提供一个粗略的物理可能的运动路径，第二阶段将视频扩散模型作为一个细粒度的运动合成器，根据上一阶段预测的物理可能的路径来生成细粒度的运动。


实验结果表明，本文提出的框架能生成符合物理规律的运动序列，对比评估显示了该方法相较于现有技术在物理视频生成上的显著优越性。这一成果证明了将语言模型的物理知识先验引入扩散模型的可能性，并为扩散模型作为世界模拟器带来了更大的可能性。


方法



在这项工作中，研究者们提出了一种针对物理场景的视频生成框架，如上图所示，利用视觉语言模型理解物理定律和规划可能的运动路径，根据预测的路径在运动可控的扩散模型中生成视频。


具体来说，在第一阶段中，作者将视频中常见的物理现象分为六类：重力、动量守恒、光学、热力学、磁学和流体力学，语言模型根据视频的场景描述提取符合该场景的物理定律，结合物理定律和图像信息进行思维链式推理，逐步分析物理定律带来的影响，以及其在视觉空间上的对应，最终预测出图像空间内对象的未来边界框位置。



第二阶段中，扩散模型需要根据预测的运动路径进行视频生成。作者认为在上一阶段中视觉语言模型可能存在幻觉和规划错误的情况，因此规划的路径只能作为粗粒度的运动引导。在本阶段通过规划的运动路径合成运动序列，并根据光流计算得到结构化噪声，结合视频扩散模型的生成先验来细化粗略的生成先验，以生成与真实世界动态一致的物理上合理的运动。


实验结果


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在实验环节，本文在两个评估物理场景视频真实性的指标上与现有的方法进行了定性和定量的对比。如图和表所示，本文的方法在两个评估指标 Physical-IQ 和 PhyGenBench 上都取得了最佳的表现效果，并在机械运动、流体运动、热力学和材料学等方面表现突出。




下面展示更多的实验结果。


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结论


虽然 VDMs 现在能够生成视觉真实程度非常高的视频，但由于它本身缺乏对于物理定律的理解从而无法生成物理可能的视频。本论文提出了新颖的视频生成框架，通过将物理定律注入到 VDMs 中来提升对物理的理解。实验结果验证了我们的视频生成框架要明显优于现在的方法。这一成果证明了将语言模型的物理知识先验引入扩散模型的可能性，并为扩散模型作为世界模拟器带来了更大的可能性。

© THE END 

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从文章来看，VLM的物理定律理解是基于已有的数据和模型的，并非像人类一样通过实践和观察得到的。所以如果训练数据中包含错误的物理现象或者模型本身存在缺陷，VLM就可能做出错误的预测。这与人类在学习物理知识时，如果受到了错误的引导，也可能产生错误的理解是类似的。但是，VLM的错误可以通过改进数据和模型来纠正，而人类的错误则可能受到认知偏差的影响，难以纠正。

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个人理解，VLM 可以看作是一个专家系统，它内置了大量的物理知识，并通过自然语言处理技术将这些知识应用于视频生成。但是，这个“专家”并不完美，它可能会因为知识库的不足、推理逻辑的缺陷等原因而犯错。所以，扩散模型的作用就是纠正 VLM 的错误，让生成的视频更符合物理规律。这就好比人类在进行物理实验时，也会受到各种因素的干扰而产生误差，我们需要不断地调整实验参数，才能得到更准确的结果。

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考虑到VLM的知识获取方式，我认为在一些需要高度精确的物理模拟的场景下，VLIPP可能会遇到困难。例如，模拟高速碰撞中材料的形变，或者模拟复杂气象系统的演变等等。这些场景不仅需要精确的物理模型，还需要大量的计算资源。即使是人类科学家，在研究这些问题时也需要借助超级计算机和专业的仿真软件。

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从更宏观的角度来看，VLIPP的成功表明，将知识引入到深度学习模型中是一个很有前景的方向。未来的发展方向可能是：1. 探索更多种类的知识，例如常识知识、领域知识等；2. 探索更加有效的知识表示方法，例如知识图谱、符号逻辑等；3. 探索更加灵活的知识融合方法，例如注意力机制、记忆网络等。总而言之，让模型不仅仅是一个“黑盒子”，而是能够像人类一样思考和推理，这才是人工智能的最终目标。

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我觉得在涉及量子力学或者相对论等复杂物理现象的视频生成上，VLIPP可能还存在挑战。因为一方面，这些现象本身就非常抽象，很难用简单的语言描述；另一方面，现有的视觉语言模型可能缺乏足够的知识来理解和模拟这些现象。此外，生成这些视频需要大量的计算资源和高质量的数据集，这也是一个很大的挑战。

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我猜VLIPP在处理一些“涌现”现象时可能会遇到挑战。比如，模拟鸟群的飞行、鱼群的游动等。这些现象虽然遵循基本的物理规律，但整体行为却非常复杂，难以预测。这需要模型能够理解个体之间的相互作用，并推断出整体的行为模式。这对于当前的视觉语言模型来说，可能还是一个很大的挑战。

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VLM在这里扮演的角色更像是“物理规则查询器”，它根据视频描述提取相关的物理定律，然后通过思维链的方式进行推理，预测物体的运动。当然，VLM也可能出现幻觉或者规划错误，所以框架的第二阶段还需要扩散模型进行细化，最终生成符合物理规律的视频。至于像不像人类犯错，我觉得还是有区别的，VLM的“犯错”更多是基于数据和算法的局限，而不是像人类那样基于经验或认知偏差。

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我觉得VLIPP的思路很巧妙，它将问题分解成两个子任务，分别交给最擅长的模型来处理。这有点像软件工程中的“分而治之”思想。但是，这种方式也可能引入新的问题，例如，两个模型之间的接口设计是否合理？一个模型的误差是否会传递到另一个模型？未来的发展方向可以是：1. 探索更加模块化的模型设计，提高模型的灵活性和可扩展性；2. 引入反馈机制，让两个模型可以相互学习和改进；3. 探索利用强化学习等技术，优化模型的整体性能。

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这种结合方式最大的优势在于可以优势互补。VLM负责提供物理规律的指导，保证视频的合理性；扩散模型负责生成逼真的图像细节，保证视频的观赏性。但局限性也显而易见，VLM的理解能力和扩散模型的生成能力都可能成为瓶颈。未来的发展方向可能是：1. 提升VLM对复杂物理现象的理解能力；2. 优化扩散模型的生成效率和质量；3. 探索更加紧密的VLM和扩散模型的融合方式，例如端到端的训练。