VideoREPA: Learning Physics for Video Generation through Relational Alignment with Foundation Models

📄 arXiv: 2505.23656v1 📥 PDF

作者: Xiangdong Zhang, Jiaqi Liao, Shaofeng Zhang, Fanqing Meng, Xiangpeng Wan, Junchi Yan, Yu Cheng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-29

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

VideoREPA：通过关系对齐，将视频理解模型的物理知识迁移到文本生成视频模型

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本生成视频 物理知识 关系对齐 知识蒸馏 视频理解 自监督学习 扩散模型

📋 核心要点

  1. 现有文本生成视频模型难以生成符合物理规律的内容，因为它们对物理世界的理解能力有限。
  2. VideoREPA通过对齐token级别的关系，将视频理解基础模型的物理知识迁移到文本生成视频模型。
  3. 实验表明，VideoREPA显著提升了生成视频的物理合理性，并在相关基准测试中取得了显著改进。

📝 摘要（中文）

近年来，文本到视频(T2V)扩散模型在生成高保真和逼真视频方面取得了显著进展。然而，由于缺乏对物理世界的准确理解，现有的T2V模型在生成符合物理规律的内容时面临挑战。我们发现，T2V模型内部的表征虽然具备一定的物理理解能力，但远不及最近的视频自监督学习方法。为此，我们提出了一个名为VideoREPA的新框架，通过对齐token级别的关系，将视频理解基础模型的物理理解能力提炼到T2V模型中，从而弥合了物理理解的差距，并实现了更符合物理规律的生成。具体来说，我们引入了Token Relation Distillation (TRD)损失，利用时空对齐为微调强大的预训练T2V模型提供软指导，这与之前的表征对齐(REPA)方法有显著不同。据我们所知，VideoREPA是第一个专为微调T2V模型并专门注入物理知识而设计的REPA方法。实验评估表明，VideoREPA显著增强了基线方法CogVideoX的物理常识，在相关基准测试中取得了显著改进，并展示了生成符合直观物理学的视频的强大能力。更多视频结果请访问https://videorepa.github.io/。

🔬 方法详解

问题定义：现有的文本到视频（T2V）模型在生成视频时，难以保证视频内容符合物理规律，例如物体运动、碰撞等。这是因为T2V模型在训练过程中，对物理世界的理解能力不足，导致生成的视频在物理上不合理。现有方法缺乏有效的机制将物理知识融入到T2V模型中。

核心思路：VideoREPA的核心思路是通过关系对齐（Relational Alignment）的方式，将视频理解基础模型中蕴含的物理知识迁移到T2V模型中。具体来说，利用视频理解模型对视频中物体间关系的理解能力，指导T2V模型学习生成符合物理规律的视频内容。这种方法避免了直接修改T2V模型的结构，而是通过知识蒸馏的方式，提升其物理理解能力。

技术框架：VideoREPA框架主要包含两个部分：视频理解模型（作为教师模型）和文本到视频生成模型（作为学生模型）。首先，利用视频理解模型提取视频中token级别的关系表示。然后，通过Token Relation Distillation (TRD)损失，将这些关系表示对齐到T2V模型中，从而指导T2V模型学习生成符合物理规律的视频。整个过程通过微调预训练的T2V模型来实现。

关键创新：VideoREPA的关键创新在于提出了Token Relation Distillation (TRD)损失，用于token级别关系对齐。与传统的表征对齐方法不同，TRD损失更关注token之间的关系，而非仅仅是token本身的表征。这种方法更适合于将物理知识从视频理解模型迁移到T2V模型中，因为物理知识往往体现在物体之间的关系上。此外，VideoREPA是第一个专门为微调T2V模型并注入物理知识而设计的REPA方法。

关键设计：TRD损失的具体形式未知，论文中可能包含其数学公式。框架中，视频理解模型和T2V模型的选择至关重要，需要选择具有强大表征能力和良好泛化能力的模型。时空对齐策略也是关键设计之一，需要确保视频理解模型和T2V模型在时空维度上对齐，才能有效地进行关系对齐。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，VideoREPA显著提升了基线方法CogVideoX的物理常识。在相关基准测试中，VideoREPA取得了显著改进，证明了其生成符合直观物理学的视频的强大能力。具体的性能数据和提升幅度需要在论文中查找，但摘要中明确指出是“significant improvement”。

🎯 应用场景

VideoREPA具有广泛的应用前景，例如可以用于生成更逼真的游戏场景、电影特效和虚拟现实内容。该研究有助于提升AI生成内容的真实感和可信度，并为开发更智能的视频生成系统奠定基础。未来，该方法可以扩展到其他领域，例如机器人控制和自动驾驶，以提升AI系统对物理世界的理解和交互能力。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in text-to-video (T2V) diffusion models have enabled high-fidelity and realistic video synthesis. However, current T2V models often struggle to generate physically plausible content due to their limited inherent ability to accurately understand physics. We found that while the representations within T2V models possess some capacity for physics understanding, they lag significantly behind those from recent video self-supervised learning methods. To this end, we propose a novel framework called VideoREPA, which distills physics understanding capability from video understanding foundation models into T2V models by aligning token-level relations. This closes the physics understanding gap and enable more physics-plausible generation. Specifically, we introduce the Token Relation Distillation (TRD) loss, leveraging spatio-temporal alignment to provide soft guidance suitable for finetuning powerful pre-trained T2V models, a critical departure from prior representation alignment (REPA) methods. To our knowledge, VideoREPA is the first REPA method designed for finetuning T2V models and specifically for injecting physical knowledge. Empirical evaluations show that VideoREPA substantially enhances the physics commonsense of baseline method, CogVideoX, achieving significant improvement on relevant benchmarks and demonstrating a strong capacity for generating videos consistent with intuitive physics. More video results are available at https://videorepa.github.io/.