PhysBench: Benchmarking and Enhancing Vision-Language Models for Physical World Understanding
作者: Wei Chow, Jiageng Mao, Boyi Li, Daniel Seita, Vitor Guizilini, Yue Wang
分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2025-01-27 (更新: 2025-01-29)
备注: ICLR 2025. Project page: https://physbench.github.io/ Dataset: https://huggingface.co/datasets/USC-GVL/PhysBench
💡 一句话要点
提出PhysBench基准测试和PhysAgent框架，提升视觉语言模型对物理世界的理解
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉语言模型 物理世界理解 具身智能 基准测试 多模态融合
📋 核心要点
- 现有视觉语言模型在具身智能体的推理和任务规划中表现出潜力，但对物理现象的理解仍然非常有限，阻碍了其在现实世界中的应用。
- 论文提出PhysAgent框架，结合VLMs的泛化能力和视觉模型的专业知识，从而提升VLMs对物理世界的理解能力。
- 实验结果表明，PhysAgent框架显著提升了VLMs在各种任务中的物理理解能力，例如在GPT-4o上实现了18.4%的改进。
📝 摘要（中文）
本文提出了PhysBench，一个综合性的基准测试，用于评估视觉语言模型（VLMs）在物理世界理解方面的能力。PhysBench包含10002个交错的视频-图像-文本数据条目，分为物理对象属性、物理对象关系、物理场景理解和基于物理的动力学四个主要领域，进一步细分为19个子类和8个不同的能力维度。对75个代表性VLMs的广泛实验表明，这些模型擅长常识推理，但在理解物理世界方面存在困难，这可能是由于训练数据中缺乏物理知识和嵌入的物理先验。为了解决这个问题，本文引入了PhysAgent，一个新颖的框架，它结合了VLMs的泛化优势和视觉模型的专业知识，显著增强了VLMs在各种任务中的物理理解能力，在GPT-4o上实现了18.4%的改进。结果表明，增强VLMs的物理世界理解能力可以帮助具身智能体，例如MOKA。PhysBench和PhysAgent为弥合VLMs和物理世界理解之间的差距提供了有价值的见解。
🔬 方法详解
问题定义：现有视觉语言模型（VLMs）在理解物理世界方面存在显著不足。尽管它们在常识推理方面表现出色，但在涉及物理属性、关系、场景理解和动力学等方面的任务中表现不佳。这主要是因为训练数据中缺乏足够的物理知识，并且模型本身缺乏嵌入的物理先验知识。现有方法难以将VLMs的泛化能力与特定视觉模型的专业知识相结合，从而限制了其在物理世界理解方面的能力。
核心思路：论文的核心思路是利用视觉模型的专业知识来增强VLMs的物理世界理解能力。通过将VLMs的泛化能力与视觉模型的特定领域知识相结合，PhysAgent框架能够更好地理解和推理物理现象。这种方法旨在弥合VLMs在物理世界理解方面的差距，使其能够更好地应用于具身智能体等领域。
技术框架：PhysAgent框架包含两个主要组成部分：视觉语言模型（VLMs）和视觉模型。VLMs负责处理文本输入和生成高级推理，而视觉模型负责提取图像和视频中的物理信息。框架通过一个融合模块将VLMs和视觉模型的输出进行融合，从而实现对物理世界的综合理解。整体流程包括：1) 输入多模态数据（视频、图像、文本）；2) VLMs处理文本信息；3) 视觉模型提取视觉特征；4) 融合模块整合多模态信息；5) 输出对物理世界的理解和推理结果。
关键创新：PhysAgent的关键创新在于其将VLMs的泛化能力与视觉模型的专业知识相结合。与传统的VLMs相比，PhysAgent能够更好地理解和推理物理现象，从而在各种任务中表现出更高的性能。此外，PhysBench基准测试的提出也为评估和比较VLMs在物理世界理解方面的能力提供了一个标准化的平台。
关键设计：PhysAgent框架的关键设计包括：1) 选择合适的视觉模型，使其能够有效地提取图像和视频中的物理信息；2) 设计有效的融合模块，将VLMs和视觉模型的输出进行整合；3) 使用PhysBench基准测试来评估和优化框架的性能。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进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，PhysAgent框架显著提升了VLMs在各种任务中的物理理解能力，例如在GPT-4o上实现了18.4%的改进。此外，PhysBench基准测试的提出为评估和比较VLMs在物理世界理解方面的能力提供了一个标准化的平台。实验还证明，增强VLMs的物理世界理解能力可以帮助具身智能体，例如MOKA。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于具身智能体、机器人导航、自动驾驶等领域。通过提升视觉语言模型对物理世界的理解，可以使智能体更好地在现实环境中执行复杂任务，例如物体操作、场景理解和安全导航。未来，该研究有望推动人工智能在物理世界中的应用，并为开发更智能、更可靠的机器人系统奠定基础。
📄 摘要（原文）
Understanding the physical world is a fundamental challenge in embodied AI, critical for enabling agents to perform complex tasks and operate safely in real-world environments. While Vision-Language Models (VLMs) have shown great promise in reasoning and task planning for embodied agents, their ability to comprehend physical phenomena remains extremely limited. To close this gap, we introduce PhysBench, a comprehensive benchmark designed to evaluate VLMs' physical world understanding capability across a diverse set of tasks. PhysBench contains 10,002 entries of interleaved video-image-text data, categorized into four major domains: physical object properties, physical object relationships, physical scene understanding, and physics-based dynamics, further divided into 19 subclasses and 8 distinct capability dimensions. Our extensive experiments, conducted on 75 representative VLMs, reveal that while these models excel in common-sense reasoning, they struggle with understanding the physical world -- likely due to the absence of physical knowledge in their training data and the lack of embedded physical priors. To tackle the shortfall, we introduce PhysAgent, a novel framework that combines the generalization strengths of VLMs with the specialized expertise of vision models, significantly enhancing VLMs' physical understanding across a variety of tasks, including an 18.4\% improvement on GPT-4o. Furthermore, our results demonstrate that enhancing VLMs' physical world understanding capabilities can help embodied agents such as MOKA. We believe that PhysBench and PhysAgent offer valuable insights and contribute to bridging the gap between VLMs and physical world understanding.