MorphoSim: An Interactive, Controllable, and Editable Language-guided 4D World Simulator

📄 arXiv: 2510.04390v1 📥 PDF

作者: Xuehai He, Shijie Zhou, Thivyanth Venkateswaran, Kaizhi Zheng, Ziyu Wan, Achuta Kadambi, Xin Eric Wang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-10-05

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

MorphoSim：一种可交互、可控、可编辑的语言引导4D世界模拟器

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 4D场景生成 语言引导 世界模型 特征场蒸馏 轨迹引导 可控性 可编辑性

📋 核心要点

  1. 现有的世界模型在时空环境的可控性和可编辑性方面存在不足，尤其是在2D视角和交互性方面。
  2. MorphoSim通过结合轨迹引导生成和特征场蒸馏，实现了基于自然语言指令的4D场景生成与编辑。
  3. 实验结果表明，MorphoSim能够在保持场景逼真度的同时，实现对场景的可控性和可编辑性。

📝 摘要（中文）

本文提出MorphoSim，一个语言引导的框架，用于生成具有多视角一致性和对象级控制的4D场景。通过自然语言指令，MorphoSim能够生成动态环境，在这些环境中，对象可以被引导、重新着色或移除，并且场景可以从任意视点观察。该框架集成了轨迹引导生成与特征场蒸馏，允许交互式地应用编辑，而无需完全重新生成。实验表明，MorphoSim在保持高场景逼真度的同时，实现了可控性和可编辑性。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本到视频模型虽然能够生成逼真的动态场景，但主要局限于2D视角，并且交互性有限。在机器人领域，需要能够生成可控、可编辑的时空环境，以便进行可扩展的训练数据生成、可复现的评估和灵活的任务设计。因此，如何构建一个能够根据语言指令生成和编辑4D场景，并支持多视角一致性和对象级控制的框架，是本文要解决的核心问题。

核心思路：MorphoSim的核心思路是将轨迹引导的生成方法与特征场蒸馏技术相结合。轨迹引导生成用于创建动态场景，而特征场蒸馏则允许在不完全重新生成的情况下进行交互式编辑。通过这种方式，MorphoSim能够在保持场景逼真度的同时，实现对场景的可控性和可编辑性。

技术框架：MorphoSim框架主要包含以下几个阶段：首先，接收自然语言指令作为输入。然后，利用轨迹引导生成模块生成初始的4D场景。接下来，通过特征场蒸馏模块，将场景信息编码到特征场中。最后，用户可以通过交互式地编辑特征场来实现对场景的修改，而无需重新生成整个场景。整个流程支持多视角一致性，并允许对场景中的对象进行控制和编辑。

关键创新：MorphoSim的关键创新在于将轨迹引导生成与特征场蒸馏相结合，从而实现了对4D场景的交互式编辑。与传统的需要重新生成整个场景的方法相比，MorphoSim通过编辑特征场，能够显著提高编辑效率，并保持场景的逼真度。此外，MorphoSim还支持多视角一致性，使得生成的场景在不同视角下保持一致。

关键设计：在轨迹引导生成模块中，使用了基于Transformer的模型来预测对象的运动轨迹。在特征场蒸馏模块中，使用了多层感知机（MLP）来编码场景信息。损失函数包括重建损失和对抗损失，用于保证生成的场景的逼真度和一致性。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

MorphoSim通过实验验证了其在生成高质量4D场景方面的有效性。实验结果表明，MorphoSim能够在保持场景逼真度的同时，实现对场景的可控性和可编辑性。与现有的文本到视频模型相比，MorphoSim在多视角一致性和对象级控制方面具有显著优势。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述。

🎯 应用场景

MorphoSim在机器人领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成大规模的训练数据，从而提高机器人的学习效率和泛化能力。此外，MorphoSim还可以用于创建虚拟环境，以便进行机器人算法的评估和验证。通过MorphoSim，研究人员可以更加方便地设计和测试各种机器人任务，从而推动机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

World models that support controllable and editable spatiotemporal environments are valuable for robotics, enabling scalable training data, repro ducible evaluation, and flexible task design. While recent text-to-video models generate realistic dynam ics, they are constrained to 2D views and offer limited interaction. We introduce MorphoSim, a language guided framework that generates 4D scenes with multi-view consistency and object-level controls. From natural language instructions, MorphoSim produces dynamic environments where objects can be directed, recolored, or removed, and scenes can be observed from arbitrary viewpoints. The framework integrates trajectory-guided generation with feature field dis tillation, allowing edits to be applied interactively without full re-generation. Experiments show that Mor phoSim maintains high scene fidelity while enabling controllability and editability. The code is available at https://github.com/eric-ai-lab/Morph4D.