Programmatic Video Prediction Using Large Language Models

📄 arXiv: 2505.14948v1 📥 PDF

作者: Hao Tang, Kevin Ellis, Suhas Lohit, Michael J. Jones, Moitreya Chatterjee

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

ProgGen：利用大语言模型进行可解释的程序化视频预测

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频预测 大语言模型 程序生成 神经符号 可解释性 反事实推理 视频生成

📋 核心要点

  1. 视频预测旨在根据少量视频帧预测未来帧，对视频监控、机器人和自动驾驶等应用至关重要，但现有方法难以兼顾准确性和可解释性。
  2. ProgGen利用大语言模型生成程序来表示视频动态，将视频帧转换为神经符号状态，并预测未来状态，最后渲染为视频帧，实现可解释的视频预测。
  3. 在PhyWorld和Cart Pole等环境的实验表明，ProgGen在视频帧预测任务上优于现有技术，并支持反事实推理和可解释的视频生成。

📝 摘要（中文）

本文提出ProgGen，一种通过利用大（视觉）语言模型（LLM/VLM）的归纳偏置，将视频动态表示为一组神经符号、人类可解释的状态（每帧一个），从而实现视频帧预测的方法。ProgGen通过LLM/VLM合成程序，用于：（i）根据视觉上下文（即帧）估计视频的状态；（ii）通过估计过渡动态来预测对应于未来时间步长的状态；（iii）将预测的状态渲染为视觉RGB帧。实验评估表明，在两个具有挑战性的环境（PhyWorld和Cart Pole）中，该方法在视频帧预测任务上优于其他技术。此外，ProgGen允许反事实推理和可解释的视频生成，证明了其在视频生成任务中的有效性和通用性。

🔬 方法详解

问题定义：视频预测旨在根据已知的视频帧序列预测未来的视频帧序列。现有方法通常是端到端的深度学习模型，缺乏可解释性，难以进行反事实推理，并且泛化能力有限。这些方法难以捕捉视频中潜在的物理规律和状态转移关系。

核心思路：ProgGen的核心思路是将视频预测问题转化为一个程序生成问题。利用大语言模型（LLM/VLM）的强大能力，生成描述视频动态的程序。这些程序以神经符号的形式表示视频的状态，并预测状态的转移，最后将预测的状态渲染成视频帧。这种方法的优势在于，生成的程序是人类可读的，可以进行反事实推理，并且具有更好的泛化能力。

技术框架：ProgGen的整体框架包含三个主要模块：（1）状态估计模块：利用LLM/VLM，根据输入的视频帧估计每一帧对应的状态。（2）状态预测模块：利用LLM/VLM，根据当前状态预测未来状态，模拟状态转移过程。（3）渲染模块：将预测的状态渲染成视觉RGB帧。整个流程通过LLM/VLM生成的程序来驱动，实现端到端的视频预测。

关键创新：ProgGen的关键创新在于将视频预测问题转化为程序生成问题，并利用LLM/VLM生成可解释的程序来描述视频动态。与传统的端到端深度学习模型相比，ProgGen具有更好的可解释性、反事实推理能力和泛化能力。此外，ProgGen通过神经符号表示视频状态，将视觉信息与符号信息相结合，更好地捕捉视频中的物理规律和状态转移关系。

关键设计：ProgGen的关键设计包括：（1）使用LLM/VLM作为程序生成器，利用其强大的语言理解和生成能力。（2）设计合适的神经符号状态表示，能够有效地捕捉视频中的关键信息。（3）设计状态转移预测模型，能够准确地预测未来状态。（4）设计渲染模块，将神经符号状态转换为视觉RGB帧。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未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ProgGen在PhyWorld和Cart Pole两个具有挑战性的环境中进行了实验评估。实验结果表明，ProgGen在视频帧预测任务上优于现有技术。此外，ProgGen还展示了反事实推理和可解释视频生成的能力，证明了其有效性和通用性。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

ProgGen具有广泛的应用前景，包括视频监控、机器人、自动驾驶、游戏AI等领域。在视频监控中，ProgGen可以用于预测犯罪行为，提前预警。在机器人和自动驾驶领域，ProgGen可以用于预测周围环境的变化，提高决策的准确性和安全性。在游戏AI领域，ProgGen可以用于生成更逼真的游戏场景和角色行为，提升游戏体验。ProgGen的可解释性也使其在需要人工干预的场景中具有优势。

📄 摘要（原文）

The task of estimating the world model describing the dynamics of a real world process assumes immense importance for anticipating and preparing for future outcomes. For applications such as video surveillance, robotics applications, autonomous driving, etc. this objective entails synthesizing plausible visual futures, given a few frames of a video to set the visual context. Towards this end, we propose ProgGen, which undertakes the task of video frame prediction by representing the dynamics of the video using a set of neuro-symbolic, human-interpretable set of states (one per frame) by leveraging the inductive biases of Large (Vision) Language Models (LLM/VLM). In particular, ProgGen utilizes LLM/VLM to synthesize programs: (i) to estimate the states of the video, given the visual context (i.e. the frames); (ii) to predict the states corresponding to future time steps by estimating the transition dynamics; (iii) to render the predicted states as visual RGB-frames. Empirical evaluations reveal that our proposed method outperforms competing techniques at the task of video frame prediction in two challenging environments: (i) PhyWorld (ii) Cart Pole. Additionally, ProgGen permits counter-factual reasoning and interpretable video generation attesting to its effectiveness and generalizability for video generation tasks.