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世界模拟 语言引导生成 多视角一致性 对象级控制 特征场蒸馏

📋 核心要点

  1. 世界模型对于机器人技术至关重要，但现有文本到视频模型仅限于2D视角且交互性有限。
  2. MorphoSim通过结合轨迹引导生成和特征场蒸馏，实现了基于语言指令的4D场景生成与编辑。
  3. 实验结果表明，MorphoSim在保持场景逼真度的同时，显著提升了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。MorphoSim能够根据自然语言指令生成动态环境，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：现有世界模型在机器人领域的应用受限于其可控性和可编辑性不足。特别是，现有的文本到视频模型通常只能生成2D视角下的动态场景，缺乏多视角一致性，并且难以进行对象级别的交互和编辑。这限制了它们在机器人训练数据生成、可复现评估和灵活任务设计方面的应用。

核心思路：MorphoSim的核心思路是将语言指令作为引导，生成具有多视角一致性的4D动态场景，并提供对象级别的控制和编辑能力。通过结合轨迹引导生成和特征场蒸馏，实现交互式的场景编辑，避免完全重新生成，从而提高效率。

技术框架：MorphoSim框架主要包含以下几个阶段：1) 语言指令解析：将自然语言指令解析为场景描述和对象操作指令。2) 轨迹引导生成：根据场景描述和对象操作指令，生成对象的运动轨迹。3) 多视角场景生成：基于运动轨迹和场景描述，生成多视角的动态场景。4) 特征场蒸馏：利用特征场蒸馏技术，将生成的场景信息编码到特征场中，以便进行快速的场景编辑。5) 交互式编辑：用户可以通过交互界面对场景进行编辑，例如移动、重新着色或移除对象。

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，实现了交互式的4D场景编辑。传统的场景生成方法通常需要完全重新生成场景，而MorphoSim通过特征场蒸馏，可以在特征空间中进行编辑，从而大大提高了编辑效率。此外，MorphoSim还支持多视角一致性，保证了编辑后的场景在不同视角下的一致性。

关键设计：MorphoSim使用了Transformer网络来解析语言指令，并生成对象的运动轨迹。在多视角场景生成阶段，使用了神经辐射场（NeRF）技术来生成高质量的场景图像。特征场蒸馏采用了对比学习损失函数，以保证蒸馏后的特征场能够准确地表示场景信息。交互式编辑界面允许用户通过鼠标或键盘来控制对象，并实时查看编辑结果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MorphoSim通过实验验证了其在场景逼真度、可控性和可编辑性方面的优势。实验结果表明，MorphoSim生成的场景图像具有较高的视觉质量，并且能够根据用户的指令进行精确的控制和编辑。与现有的文本到视频模型相比，MorphoSim在多视角一致性和交互性方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

MorphoSim在机器人领域具有广泛的应用前景，例如可以用于生成大规模的机器人训练数据，从而提高机器人的泛化能力。此外，MorphoSim还可以用于创建可复现的机器人评估环境，方便研究人员进行算法比较和性能分析。MorphoSim还可以用于灵活的任务设计，例如可以根据用户的需求定制不同的场景和任务，从而提高机器人学习的效率。

📄 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.