Can Your Model Separate Yolks with a Water Bottle? Benchmarking Physical Commonsense Understanding in Video Generation Models
作者: Enes Sanli, Baris Sarper Tezcan, Aykut Erdem, Erkut Erdem
分类: cs.CV
发布日期: 2025-07-21
💡 一句话要点
PhysVidBench：构建物理常识理解基准，评估视频生成模型在工具使用等方面的能力。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 文本到视频生成 物理常识推理 视频理解 基准测试 工具使用
📋 核心要点
- 现有的文本到视频生成模型在物理常识方面存在不足，难以生成符合物理规律的视频内容。
- PhysVidBench基准通过构建包含工具使用、材料属性等提示，并结合间接评估策略，来评估模型的物理推理能力。
- 该基准提供了一个结构化的评估框架，能够有效评估视频生成模型在物理常识方面的表现。
📝 摘要（中文）
本文提出了PhysVidBench，一个用于评估文本到视频(T2V)生成系统物理推理能力的基准。尽管T2V生成取得了显著进展，但模型在物理常识方面仍存在不足，无法产生符合因果关系、物体行为和工具使用直觉的视频。PhysVidBench包含383个精心设计的提示，侧重于工具使用、材料属性和程序性交互等物理合理性至关重要的领域。论文采用三阶段评估流程：(1)从提示中构建基于物理的提问；(2)使用视觉-语言模型为生成的视频添加字幕；(3)利用语言模型仅根据字幕回答涉及物理的问题。这种间接策略避免了直接视频评估中常见的幻觉问题。PhysVidBench通过强调现有T2V评估中被忽视的工具介导行为，为评估生成视频模型中的物理常识提供了一个结构化、可解释的框架。
🔬 方法详解
问题定义：当前文本到视频生成模型虽然在视觉效果和时间连贯性上有所提升，但在物理常识理解方面仍然存在明显缺陷。模型生成的视频经常违反基本的物理规律，例如物体行为不合理、工具使用方式错误等。现有的评估方法通常直接基于视频进行评估，容易受到模型幻觉的影响，难以准确评估其物理推理能力。
核心思路：PhysVidBench的核心思路是通过构建一个包含特定物理场景的提示集合，并采用间接评估策略来评估模型的物理常识理解能力。该策略避免了直接视频评估中常见的幻觉问题，能够更准确地评估模型是否真正理解了物理规律。
技术框架：PhysVidBench的评估流程包含三个主要阶段： 1. 提示构建：构建包含383个提示的基准数据集，这些提示侧重于工具使用、材料属性和程序性交互等物理合理性至关重要的领域。 2. 视频生成：使用不同的文本到视频生成模型，根据提示生成相应的视频。 3. 间接评估： a. 从提示中构建基于物理的提问。 b. 使用视觉-语言模型为生成的视频添加字幕。 c. 利用语言模型仅根据字幕回答涉及物理的问题。
关键创新：PhysVidBench的关键创新在于其间接评估策略。通过将视频理解和物理推理任务解耦，避免了直接视频评估中常见的幻觉问题。此外，该基准强调了工具介导行为，这是现有T2V评估中经常被忽视的方面。
关键设计：PhysVidBench的关键设计包括： 1. 提示的多样性：提示涵盖了多种物理场景，包括工具使用、材料属性和程序性交互等。 2. 评估问题的设计：评估问题旨在测试模型对视频中物理事件的理解和推理能力。 3. 视觉-语言模型的选择：选择能够准确描述视频内容的视觉-语言模型，以确保字幕的质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PhysVidBench基准测试了多个最先进的文本到视频生成模型，揭示了它们在物理常识理解方面的不足。实验结果表明，即使是最先进的模型也难以正确处理涉及工具使用和复杂物理交互的场景。该基准为未来的研究提供了一个明确的评估标准，并为改进视频生成模型的物理推理能力指明了方向。
🎯 应用场景
PhysVidBench的研究成果可应用于提升视频生成模型的真实性和可信度，使其在游戏开发、电影制作、教育培训等领域更具实用价值。通过不断改进模型的物理常识理解能力，可以生成更逼真、更符合用户期望的视频内容，从而拓展视频生成技术的应用范围。
📄 摘要（原文）
Recent progress in text-to-video (T2V) generation has enabled the synthesis of visually compelling and temporally coherent videos from natural language. However, these models often fall short in basic physical commonsense, producing outputs that violate intuitive expectations around causality, object behavior, and tool use. Addressing this gap, we present PhysVidBench, a benchmark designed to evaluate the physical reasoning capabilities of T2V systems. The benchmark includes 383 carefully curated prompts, emphasizing tool use, material properties, and procedural interactions, and domains where physical plausibility is crucial. For each prompt, we generate videos using diverse state-of-the-art models and adopt a three-stage evaluation pipeline: (1) formulate grounded physics questions from the prompt, (2) caption the generated video with a vision-language model, and (3) task a language model to answer several physics-involved questions using only the caption. This indirect strategy circumvents common hallucination issues in direct video-based evaluation. By highlighting affordances and tool-mediated actions, areas overlooked in current T2V evaluations, PhysVidBench provides a structured, interpretable framework for assessing physical commonsense in generative video models.