Bridging the Gap Between Multimodal Foundation Models and World Models
作者: Xuehai He
分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-10-04
备注: PhD thesis
💡 一句话要点
弥合多模态基础模型与世界模型之间的差距，提升推理与生成能力
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 世界模型 因果推理 反事实推理 时空推理 可控生成 4D生成
📋 核心要点
- 现有的多模态基础模型缺乏反事实推理、动态模拟和时空理解等能力，难以胜任世界模型的角色。
- 本文通过提升推理能力和引入结构化推理技能，增强多模态基础模型对视觉和文本数据深层关系的理解。
- 本文提出了新的框架，通过场景图、多模态条件和对齐策略，实现结构化和可控的图像、视频以及4D内容生成。
📝 摘要（中文）
本文旨在弥合多模态基础模型(MFMs)与世界模型之间的差距。当前MFMs在反事实推理、动态模拟、时空信息理解、可控视觉结果生成以及多方面推理等关键能力上存在不足，难以作为有效的世界模型。本文通过判别任务提升MFMs的推理能力，并赋予其结构化推理技能，如因果推断、反事实思考和时空推理，使其能够超越表面相关性，理解视觉和文本数据中更深层次的关系。此外，本文还探索了MFMs在图像和视频模态中的生成能力，引入了用于结构化和可控生成的新框架，结合场景图、多模态条件和多模态对齐策略来指导生成过程，确保与高层语义和细粒度用户意图的一致性。最后，将这些技术扩展到可控的4D生成，实现随时间和空间变化的交互式、可编辑和可变形的对象合成。
🔬 方法详解
问题定义：当前的多模态基础模型（MFMs）虽然在多模态理解和生成方面表现出色，但它们缺乏世界模型所必需的关键能力，例如进行反事实推理、模拟动态过程、理解时空信息、控制生成视觉结果以及执行多方面的推理。现有的MFMs主要关注表面相关性，难以捕捉数据中更深层次的因果关系和动态变化，限制了其在复杂环境中的应用。
核心思路：本文的核心思路是通过增强MFMs的推理能力和生成能力，使其更接近世界模型。具体来说，首先通过判别任务和结构化推理技能（如因果推断、反事实思考和时空推理）来提升MFMs的推理能力，使其能够理解视觉和文本数据中更深层次的关系。然后，通过引入新的框架，结合场景图、多模态条件和多模态对齐策略，实现结构化和可控的图像、视频以及4D内容生成。
技术框架：本文提出的框架主要包含两个部分：推理能力增强和生成能力增强。推理能力增强部分主要通过训练MFMs执行判别任务，并赋予其结构化推理技能来实现。生成能力增强部分则通过引入新的生成框架，结合场景图、多模态条件和多模态对齐策略来指导生成过程。对于4D生成，则是在此基础上进一步扩展，实现随时间和空间变化的交互式、可编辑和可变形的对象合成。
关键创新：本文的关键创新在于将结构化推理技能引入到多模态基础模型中，使其能够超越表面相关性，理解数据中更深层次的因果关系和动态变化。此外，本文还提出了新的生成框架，通过结合场景图、多模态条件和多模态对齐策略，实现了结构化和可控的图像、视频以及4D内容生成。
关键设计：在推理能力增强方面，关键在于设计合适的判别任务和结构化推理技能训练方法。在生成能力增强方面，关键在于如何有效地结合场景图、多模态条件和多模态对齐策略，以及如何将这些技术扩展到4D生成。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。
📊 实验亮点
由于论文摘要未提供具体的实验结果，因此实验亮点未知。但可以推测，实验部分应该会展示在各种推理任务和生成任务上的性能提升，并与其他基线模型进行对比，以验证本文提出的方法的有效性。（具体数据未知）
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于机器人、自动驾驶、虚拟现实、游戏开发等领域。例如，在机器人领域，增强后的MFMs可以帮助机器人更好地理解周围环境，进行更智能的决策和控制。在自动驾驶领域，可以提高自动驾驶系统对复杂交通场景的理解和预测能力。在虚拟现实和游戏开发领域，可以生成更逼真、更可控的虚拟内容。
📄 摘要（原文）
Humans understand the world through the integration of multiple sensory modalities, enabling them to perceive, reason about, and imagine dynamic physical processes. Inspired by this capability, multimodal foundation models (MFMs) have emerged as powerful tools for multimodal understanding and generation. However, today's MFMs fall short of serving as effective world models. They lack the essential ability such as perform counterfactual reasoning, simulate dynamics, understand the spatiotemporal information, control generated visual outcomes, and perform multifaceted reasoning. We investigates what it takes to bridge the gap between multimodal foundation models and world models. We begin by improving the reasoning capabilities of MFMs through discriminative tasks and equipping MFMs with structured reasoning skills, such as causal inference, counterfactual thinking, and spatiotemporal reasoning, enabling them to go beyond surface correlations and understand deeper relationships within visual and textual data. Next, we explore generative capabilities of multimodal foundation models across both image and video modalities, introducing new frameworks for structured and controllable generation. Our approaches incorporate scene graphs, multimodal conditioning, and multimodal alignment strategies to guide the generation process, ensuring consistency with high-level semantics and fine-grained user intent. We further extend these techniques to controllable 4D generation, enabling interactive, editable, and morphable object synthesis over time and space.