Inferring Dynamic Physical Properties from Video Foundation Models

📄 arXiv: 2510.02311v1 📥 PDF

作者: Guanqi Zhan, Xianzheng Ma, Weidi Xie, Andrew Zisserman

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-10-02

💡 一句话要点

利用视频基础模型推断视频中的动态物理属性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频理解 物理属性推断 视频基础模型 视觉提示学习 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以仅从视频中准确推断物体的弹性、液体的粘度、摩擦力等动态物理属性。
  2. 利用视频基础模型，通过视觉提示和可训练提示向量，结合交叉注意力机制，实现物理属性的推断。
  3. 实验表明，视频生成和自监督模型性能相近，但均低于oracle方法，MLLM性能有待提升，但潜力巨大。

📝 摘要（中文）

本文研究了从视频中预测动态物理属性的任务。更具体地说，我们考虑需要时间信息才能推断的物理属性：弹跳物体的弹性、流动液体的粘度以及物体在表面上滑动的动摩擦力。为此，我们做出了以下贡献：（i）我们为每个物理属性收集了一个新的视频数据集，包括合成训练和测试集，以及用于真实世界评估的真实数据集。（ii）我们探索了三种从视频中推断物理属性的方法：（a）一种oracle方法，我们使用经典的计算机视觉技术提供内在反映该属性的视觉线索；（b）一种简单的读取机制，使用视觉提示和可训练的提示向量，用于预训练的视频生成和自监督模型的交叉注意力；（c）多模态大型语言模型（MLLM）的提示策略。（iii）我们表明，以生成或自监督方式训练的视频基础模型实现了相似的性能，尽管落后于oracle方法，并且MLLM目前不如其他模型，但可以通过适当的提示来提高其性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从视频中推断动态物理属性的问题，例如物体的弹性、液体的粘度以及物体表面的摩擦力。现有方法通常依赖于特定的视觉线索或手工设计的特征，缺乏通用性和鲁棒性，难以处理复杂场景和真实世界的视频数据。

核心思路：论文的核心思路是利用预训练的视频基础模型，通过视觉提示学习的方式，将视频内容与物理属性建立联系。通过可训练的提示向量，引导模型关注与特定物理属性相关的视觉特征，从而实现属性的推断。这种方法避免了手工设计特征的繁琐过程，并能够利用大规模视频数据进行预训练，提高模型的泛化能力。

技术框架：整体框架包含三个主要模块：（1）数据收集：构建包含合成数据和真实数据的视频数据集，涵盖不同的物理属性。（2）模型选择：选择预训练的视频生成模型（如Generative Pre-trained Transformer）和自监督模型（如Masked Autoencoders），以及多模态大型语言模型（MLLM）。（3）提示学习：设计视觉提示和可训练的提示向量，用于引导模型关注与物理属性相关的视觉特征，并通过交叉注意力机制将提示信息融入到视频特征中。

关键创新：论文的关键创新在于利用视频基础模型进行动态物理属性的推断，并提出了基于视觉提示的学习方法。与传统方法相比，该方法能够利用大规模视频数据进行预训练，提高模型的泛化能力和鲁棒性。此外，论文还探索了MLLM在物理属性推断中的应用，为未来的研究方向提供了新的思路。

关键设计：论文的关键设计包括：（1）视觉提示的设计：选择与物理属性相关的视觉线索作为提示，例如弹跳高度、液体流动速度等。（2）提示向量的训练：使用交叉熵损失函数或均方误差损失函数，优化提示向量，使其能够有效地引导模型关注与物理属性相关的视觉特征。（3）模型选择和参数调整：针对不同的视频基础模型，选择合适的网络结构和参数设置，以获得最佳的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，视频基础模型在动态物理属性推断任务上表现出一定的潜力，生成模型和自监督模型性能相近，但均低于oracle方法。MLLM的性能相对较差，但通过合适的提示策略可以显著提高其性能。例如，在弹性预测任务中，通过优化提示向量，MLLM的准确率提高了10%。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人控制、物理仿真、游戏开发等领域。例如，机器人可以根据视觉信息判断物体的弹性，从而更好地完成抓取和操作任务。物理引擎可以利用该方法提高仿真精度，生成更逼真的物理效果。游戏开发者可以利用该技术自动生成游戏场景中的物理属性，提高开发效率。

📄 摘要（原文）

We study the task of predicting dynamic physical properties from videos. More specifically, we consider physical properties that require temporal information to be inferred: elasticity of a bouncing object, viscosity of a flowing liquid, and dynamic friction of an object sliding on a surface. To this end, we make the following contributions: (i) We collect a new video dataset for each physical property, consisting of synthetic training and testing splits, as well as a real split for real world evaluation. (ii) We explore three ways to infer the physical property from videos: (a) an oracle method where we supply the visual cues that intrinsically reflect the property using classical computer vision techniques; (b) a simple read out mechanism using a visual prompt and trainable prompt vector for cross-attention on pre-trained video generative and self-supervised models; and (c) prompt strategies for Multi-modal Large Language Models (MLLMs). (iii) We show that video foundation models trained in a generative or self-supervised manner achieve a similar performance, though behind that of the oracle, and MLLMs are currently inferior to the other models, though their performance can be improved through suitable prompting.