VLIPP: Towards Physically Plausible Video Generation with Vision and Language Informed Physical Prior
作者: Xindi Yang, Baolu Li, Yiming Zhang, Zhenfei Yin, Lei Bai, Liqian Ma, Zhiyong Wang, Jianfei Cai, Tien-Tsin Wong, Huchuan Lu, Xu Jia
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-03-30 (更新: 2025-04-04)
备注: 18 pages, 11 figures
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
VLIPP：利用视觉语言信息物理先验，实现物理上合理的视频生成
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频生成 物理先验 视觉语言模型 扩散模型 运动规划 物理推理 图像到视频
📋 核心要点
- 现有视频扩散模型缺乏对物理学的理解，导致生成的视频在物理上不合理，动力学和事件序列错误。
- 提出VLIPP框架，利用视觉语言模型进行物理感知的运动规划，指导视频扩散模型生成更合理的视频。
- 实验结果表明，VLIPP能够生成物理上合理的运动，显著优于现有方法，提升了视频的真实性和可信度。
📝 摘要（中文）
近年来，视频扩散模型（VDMs）取得了显著进展，能够生成高度逼真的视频，并因其作为世界模拟器的潜力而受到社区的关注。然而，尽管VDMs具有强大的能力，但由于其内在缺乏对物理学的理解，常常无法生成物理上合理的视频，导致不正确的动力学和事件序列。为了解决这一局限性，我们提出了一种新颖的两阶段图像到视频生成框架，该框架明确地结合了物理学与视觉和语言信息物理先验。在第一阶段，我们采用视觉语言模型（VLM）作为粗粒度的运动规划器，整合了思维链和物理感知推理，以预测近似真实世界物理动力学的粗略运动轨迹/变化，同时确保帧间一致性。在第二阶段，我们使用预测的运动轨迹/变化来指导VDM的视频生成。由于预测的运动轨迹/变化是粗略的，因此在推理过程中会添加噪声，以便为VDM提供更大的自由度，从而生成具有更精细细节的运动。大量的实验结果表明，我们的框架可以产生物理上合理的运动，并且比较评估突出了我们的方法相对于现有方法的显著优势。更多视频结果可在我们的项目页面上找到：https://madaoer.github.io/projects/physically_plausible_video_generation。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频生成模型，特别是基于扩散模型的视频生成模型，在生成视频时往往忽略了物理规律，导致生成的视频在物理上不合理，例如物体运动轨迹不符合重力，碰撞反应不自然等。这些不合理的现象降低了生成视频的真实感和可用性。
核心思路：VLIPP的核心思路是在视频生成过程中显式地引入物理先验知识。具体来说，利用视觉语言模型（VLM）对场景进行理解，并结合物理规则进行推理，从而预测出符合物理规律的运动轨迹。然后，将这些运动轨迹作为指导信息，引导视频扩散模型生成视频，从而保证生成视频的物理合理性。
技术框架：VLIPP是一个两阶段的图像到视频生成框架。第一阶段是运动规划阶段，使用VLM作为粗粒度的运动规划器。VLM接收文本描述和初始图像作为输入，通过思维链和物理感知推理，预测出粗略的运动轨迹/变化。第二阶段是视频生成阶段，使用视频扩散模型（VDM）生成最终的视频。VDM以初始图像和预测的运动轨迹/变化作为输入，生成符合物理规律的视频。为了增加VDM的自由度，在推理过程中会向运动轨迹/变化中添加噪声。
关键创新：VLIPP的关键创新在于将视觉语言模型和物理先验知识结合起来，用于指导视频扩散模型的生成过程。这种方法能够有效地提高生成视频的物理合理性，克服了现有方法的不足。此外，使用思维链和物理感知推理来预测运动轨迹也是一个重要的创新点。
关键设计：在运动规划阶段，VLM需要进行物理感知推理。具体来说，需要设计合适的prompt，引导VLM思考物体之间的相互作用、重力、摩擦力等物理因素。在视频生成阶段，需要将预测的运动轨迹/变化有效地融入到VDM的生成过程中。一种方法是将运动轨迹/变化作为额外的条件输入到VDM中。此外，为了增加VDM的自由度，可以在推理过程中向运动轨迹/变化中添加噪声。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，VLIPP能够生成物理上更合理的视频，显著优于现有的视频生成方法。通过对比实验，证明了VLIPP在生成符合物理规律的运动轨迹方面的优势。项目页面提供了丰富的视频结果，展示了VLIPP在不同场景下的生成效果，进一步验证了其有效性。
🎯 应用场景
VLIPP在游戏开发、电影制作、虚拟现实等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成更加逼真和自然的虚拟场景，提升用户体验。例如，可以用于生成游戏中的角色动画，模拟真实的物理效果，或者用于电影制作中的特效场景，提高视觉冲击力。此外，VLIPP还可以用于教育领域，帮助学生更好地理解物理规律。
📄 摘要（原文）
Video diffusion models (VDMs) have advanced significantly in recent years, enabling the generation of highly realistic videos and drawing the attention of the community in their potential as world simulators. However, despite their capabilities, VDMs often fail to produce physically plausible videos due to an inherent lack of understanding of physics, resulting in incorrect dynamics and event sequences. To address this limitation, we propose a novel two-stage image-to-video generation framework that explicitly incorporates physics with vision and language informed physical prior. In the first stage, we employ a Vision Language Model (VLM) as a coarse-grained motion planner, integrating chain-of-thought and physics-aware reasoning to predict a rough motion trajectories/changes that approximate real-world physical dynamics while ensuring the inter-frame consistency. In the second stage, we use the predicted motion trajectories/changes to guide the video generation of a VDM. As the predicted motion trajectories/changes are rough, noise is added during inference to provide freedom to the VDM in generating motion with more fine details. Extensive experimental results demonstrate that our framework can produce physically plausible motion, and comparative evaluations highlight the notable superiority of our approach over existing methods. More video results are available on our Project Page: https://madaoer.github.io/projects/physically_plausible_video_generation.