PhyT2V: LLM-Guided Iterative Self-Refinement for Physics-Grounded Text-to-Video Generation

📄 arXiv: 2412.00596v2 📥 PDF

作者: Qiyao Xue, Xiangyu Yin, Boyuan Yang, Wei Gao

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-11-30 (更新: 2025-04-01)

备注: 28 pages

期刊: in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

PhyT2V：利用LLM引导的迭代自精炼实现符合物理规律的文本生成视频

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本生成视频 物理规律 大型语言模型 思维链 后退推理 视频生成 扩散模型

📋 核心要点

  1. 现有T2V模型在理解物理真实性和时间建模方面存在不足，导致生成的视频难以遵循现实世界的物理规则。
  2. PhyT2V通过在T2V提示中引入思维链和后退推理，提升模型在超出分布领域生成符合物理规律视频的能力。
  3. 实验表明，PhyT2V显著提高了T2V模型对物理规则的遵循程度，并优于现有的T2V提示增强方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为PhyT2V的全新数据无关的文本生成视频（T2V）技术，旨在扩展现有T2V模型在超出分布（out-of-distribution）领域中的视频生成能力。当前基于Transformer的扩散模型虽然实现了T2V，但由于对物理真实性的理解有限以及时间建模方面的不足，导致生成的视频缺乏对现实世界常识和物理规则的遵循。现有解决方案要么是数据驱动的，要么需要额外的模型输入，但都无法推广到超出分布的领域。PhyT2V通过在T2V提示中启用思维链（chain-of-thought）和后退推理（step-back reasoning）来解决这个问题。实验结果表明，PhyT2V使现有T2V模型对现实世界物理规则的遵循程度提高了2.3倍，并且与T2V提示增强器相比，实现了35%的改进。源代码已公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有的文本生成视频（T2V）模型在生成视频时，难以保证视频内容符合真实的物理规律和常识，尤其是在处理超出训练数据分布的场景时。现有方法要么依赖大量数据进行训练，要么需要额外的模型输入，泛化能力较差。

核心思路：PhyT2V的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的推理能力，通过思维链（Chain-of-Thought）和后退推理（Step-Back Reasoning）来引导T2V模型的生成过程。这种方法无需额外的数据训练或模型输入，即可提升模型对物理规律的理解和遵循。

技术框架：PhyT2V的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 接收文本输入；2) 利用LLM进行思维链推理，生成一系列中间步骤，这些步骤描述了视频中物体应该如何运动和交互以符合物理规律；3) 利用LLM进行后退推理，从抽象概念回到具体场景，生成更详细的提示；4) 将LLM生成的提示输入到现有的T2V模型中，生成视频；5) 对生成的视频进行评估，并根据评估结果进行迭代优化。

关键创新：PhyT2V的关键创新在于利用LLM的推理能力来指导T2V模型的生成过程，从而在不增加额外训练数据或模型复杂度的前提下，显著提升了生成视频的物理真实性。与现有方法相比，PhyT2V是一种数据无关的方法，更具泛化能力。

关键设计：PhyT2V的关键设计包括：1) 精心设计的LLM提示模板，用于引导LLM进行思维链和后退推理；2) 迭代自精炼机制，通过对生成视频的评估和反馈，不断优化LLM生成的提示，从而提升视频质量；3) 灵活的框架，可以与各种现有的T2V模型相结合，提升其物理真实性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PhyT2V在提高T2V模型对现实世界物理规则的遵循程度方面取得了显著进展，提升幅度达到2.3倍。与现有的T2V提示增强器相比，PhyT2V实现了35%的性能提升。这些结果验证了PhyT2V方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

PhyT2V技术可广泛应用于游戏开发、电影制作、教育培训等领域。例如，可以用于生成更逼真的游戏场景和动画效果，或者用于创建符合物理规律的虚拟实验环境。该技术还有助于提升视频内容的真实性和可信度，减少虚假信息的传播。

📄 摘要（原文）

Text-to-video (T2V) generation has been recently enabled by transformer-based diffusion models, but current T2V models lack capabilities in adhering to the real-world common knowledge and physical rules, due to their limited understanding of physical realism and deficiency in temporal modeling. Existing solutions are either data-driven or require extra model inputs, but cannot be generalizable to out-of-distribution domains. In this paper, we present PhyT2V, a new data-independent T2V technique that expands the current T2V model's capability of video generation to out-of-distribution domains, by enabling chain-of-thought and step-back reasoning in T2V prompting. Our experiments show that PhyT2V improves existing T2V models' adherence to real-world physical rules by 2.3x, and achieves 35% improvement compared to T2V prompt enhancers. The source codes are available at: https://github.com/pittisl/PhyT2V.