VDAWorld: World Modelling via VLM-Directed Abstraction and Simulation

📄 arXiv: 2512.11061v1 📥 PDF

作者: Felix O'Mahony, Roberto Cipolla, Ayush Tewari

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-11

备注: Website: https://felixomahony.github.io/vdaworld/

💡 一句话要点

VDAWorld：提出基于VLM引导的抽象与模拟的世界建模框架

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 世界建模 视觉-语言模型 物理模拟 场景抽象 智能体 生成式模型 动态场景

📋 核心要点

  1. 生成式视频模型在世界建模中表现出局限性，例如违反物理规则、缺乏交互性以及难以解释。
  2. VDAWorld利用视觉-语言模型（VLM）将图像-文本对抽象成可模拟的场景表示，并选择合适的物理引擎。
  3. 实验证明，VDAWorld能够生成高质量的模拟，适用于各种动态场景，展现了其通用性。

📝 摘要（中文）

生成式视频模型是世界建模的主流方法，但面临物理和逻辑规则违背、缺乏交互性以及作为不透明黑盒等根本限制，难以构建结构化、可查询的世界。为了克服这些挑战，我们提出了一种新的范式，专注于将图像-文本对提炼成易于处理的抽象表示，并针对模拟进行优化。我们引入了VDAWorld，一个视觉-语言模型（VLM）作为智能体来协调此过程的框架。VLM通过选择一系列视觉工具自主构建一个接地的（2D或3D）场景表示，并相应地选择一个兼容的物理模拟器（例如，刚体、流体）来对其进行操作。然后，VDAWorld可以从静态场景推断潜在的动态，以预测合理的未来状态。实验表明，智能抽象和自适应模拟的结合产生了一个通用的世界模型，能够跨越各种动态场景生成高质量的模拟。

🔬 方法详解

问题定义：现有生成式视频模型在世界建模中存在诸多问题。它们常常无法遵守基本的物理规律和逻辑规则，缺乏与环境的交互能力，并且模型本身是一个难以理解的黑盒，难以构建结构化的、可查询的世界模型。这些问题限制了它们在实际应用中的潜力。

核心思路：VDAWorld的核心思路是将图像和文本信息结合起来，利用视觉-语言模型（VLM）的强大理解能力，将复杂的场景抽象成一个易于模拟的表示。通过这种抽象，可以简化模拟过程，并更容易地控制和理解模拟结果。同时，根据场景的特点选择合适的物理引擎，可以提高模拟的真实性和准确性。

技术框架：VDAWorld框架主要包含以下几个模块：1) VLM作为智能体，接收图像-文本对作为输入；2) VLM选择合适的视觉工具来构建场景的2D或3D表示；3) VLM根据场景的特性选择合适的物理模拟器（如刚体、流体）；4) 模拟器根据场景表示进行模拟，预测未来的状态。整个流程由VLM协调，实现智能化的世界建模。

关键创新：VDAWorld的关键创新在于利用VLM进行场景的抽象和模拟器的选择。传统的生成式视频模型通常直接从像素级别进行预测，而VDAWorld通过VLM将场景抽象成更高级别的表示，从而更容易进行模拟和控制。此外，VLM还可以根据场景的特点选择合适的物理模拟器，从而提高模拟的真实性和准确性。

关键设计：VDAWorld的关键设计包括：1) 如何设计VLM的prompt，使其能够有效地提取场景信息并选择合适的视觉工具和模拟器；2) 如何构建场景的抽象表示，使其既能保留场景的关键信息，又能方便进行模拟；3) 如何设计损失函数，使得模型能够生成高质量的模拟结果。具体的参数设置、网络结构等细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了VDAWorld在各种动态场景下生成高质量模拟的能力。虽然具体的性能数据和对比基线未知，但摘要强调了该方法在智能抽象和自适应模拟方面的优势，表明其在世界建模方面具有显著的潜力。实验结果证明了VLM在引导场景抽象和模拟方面的有效性。

🎯 应用场景

VDAWorld具有广泛的应用前景，例如机器人导航、游戏开发、自动驾驶仿真、以及虚拟现实等领域。它可以用于创建更真实、更可控的虚拟环境，帮助机器人更好地理解和适应环境，提高自动驾驶系统的安全性，并为游戏开发者提供更强大的创作工具。未来，VDAWorld有望成为构建智能虚拟世界的重要基石。

📄 摘要（原文）

Generative video models, a leading approach to world modeling, face fundamental limitations. They often violate physical and logical rules, lack interactivity, and operate as opaque black boxes ill-suited for building structured, queryable worlds. To overcome these challenges, we propose a new paradigm focused on distilling an image caption pair into a tractable, abstract representation optimized for simulation. We introduce VDAWorld, a framework where a Vision-Language Model (VLM) acts as an intelligent agent to orchestrate this process. The VLM autonomously constructs a grounded (2D or 3D) scene representation by selecting from a suite of vision tools, and accordingly chooses a compatible physics simulator (e.g., rigid body, fluid) to act upon it. VDAWorld can then infer latent dynamics from the static scene to predict plausible future states. Our experiments show that this combination of intelligent abstraction and adaptive simulation results in a versatile world model capable of producing high quality simulations across a wide range of dynamic scenarios.