Goal Force: Teaching Video Models To Accomplish Physics-Conditioned Goals

📄 arXiv: 2601.05848v1 📥 PDF

作者: Nate Gillman, Yinghua Zhou, Zitian Tang, Evan Luo, Arjan Chakravarthy, Daksh Aggarwal, Michael Freeman, Charles Herrmann, Chen Sun

分类: cs.CV, cs.AI, cs.RO

发布日期: 2026-01-09

备注: Code and interactive demos at https://goal-force.github.io/

💡 一句话要点

Goal Force：提出基于力向量的视频生成模型，实现物理条件下的目标导向控制

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 视频生成 物理模拟 目标导向控制 力向量 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有视频生成模型在指定精确目标方面存在挑战，文本指令抽象，目标图像难以指定。
  2. Goal Force框架通过显式力向量和中间动力学定义目标，模拟人类概念化物理任务的方式。
  3. 模型在合成物理数据上训练后，在真实场景中展现出零样本泛化能力，实现物理感知的规划。

📝 摘要（中文）

视频生成领域的最新进展使得“世界模型”的开发成为可能，这些模型能够为机器人和规划模拟潜在的未来。然而，为这些模型指定精确的目标仍然是一个挑战；文本指令通常过于抽象，无法捕捉物理上的细微差别，而目标图像对于动态任务来说通常难以指定。为了解决这个问题，我们引入了Goal Force，这是一个新颖的框架，允许用户通过显式的力向量和中间动力学来定义目标，这反映了人类如何概念化物理任务。我们使用精心设计的合成因果原语数据集（例如弹性碰撞和多米诺骨牌倒塌）来训练视频生成模型，教会它随时间和空间传播力。尽管在简单的物理数据上进行训练，但我们的模型在复杂的真实场景（包括工具操作和多对象因果链）中表现出卓越的零样本泛化能力。我们的结果表明，通过将视频生成建立在基本的物理交互之上，模型可以作为隐式的神经物理模拟器出现，从而实现精确的、具有物理意识的规划，而无需依赖外部引擎。我们将在我们的项目页面上发布所有数据集、代码、模型权重和交互式视频演示。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频生成模型在机器人和规划任务中，难以精确指定目标。文本指令过于抽象，无法捕捉物理细节；目标图像在动态任务中难以预先设定。这限制了模型在复杂物理环境中的应用。

核心思路：Goal Force的核心思想是将目标定义为作用在物体上的力向量，并学习如何通过视频生成模型来模拟这些力在时间和空间中的传播。这种方法模仿了人类对物理任务的理解方式，即通过施加力来达到特定目标。

技术框架：Goal Force框架包含以下主要模块：1) 数据集构建：创建包含各种物理因果原语（如碰撞、重力等）的合成数据集。2) 视频生成模型训练：使用该数据集训练一个视频生成模型，使其能够根据给定的初始状态和力向量预测未来的视频帧。3) 目标导向控制：通过调整力向量，控制视频生成模型，使其达到期望的目标状态。

关键创新：Goal Force的关键创新在于使用力向量作为目标定义的手段，这使得模型能够更好地理解和模拟物理交互。与传统的基于文本或图像的目标定义方法相比，力向量能够更精确地描述物理过程，从而提高模型的控制精度和泛化能力。

关键设计：论文中使用了特定的网络结构（具体结构未知）来实现视频生成。损失函数的设计可能包括重构损失（保证生成视频的真实性）和物理一致性损失（保证生成视频符合物理规律）。力向量的表示方式以及如何将其融入到视频生成模型中也是关键的设计细节（具体细节未知）。

📊 实验亮点

Goal Force模型在简单的合成物理数据集上训练后，在复杂的真实世界场景中表现出卓越的零样本泛化能力，包括工具操作和多对象因果链。这表明该模型能够学习到通用的物理规律，并将其应用于新的环境中。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及。

🎯 应用场景

Goal Force具有广泛的应用前景，例如机器人操作、游戏AI、物理模拟和虚拟现实。它可以用于训练机器人完成复杂的装配任务，创建更逼真的游戏物理效果，以及开发更精确的物理模拟器。此外，该技术还可以用于虚拟现实环境中的交互式物理体验，例如让用户通过施加力来操纵虚拟物体。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in video generation have enabled the development of ``world models'' capable of simulating potential futures for robotics and planning. However, specifying precise goals for these models remains a challenge; text instructions are often too abstract to capture physical nuances, while target images are frequently infeasible to specify for dynamic tasks. To address this, we introduce Goal Force, a novel framework that allows users to define goals via explicit force vectors and intermediate dynamics, mirroring how humans conceptualize physical tasks. We train a video generation model on a curated dataset of synthetic causal primitives-such as elastic collisions and falling dominos-teaching it to propagate forces through time and space. Despite being trained on simple physics data, our model exhibits remarkable zero-shot generalization to complex, real-world scenarios, including tool manipulation and multi-object causal chains. Our results suggest that by grounding video generation in fundamental physical interactions, models can emerge as implicit neural physics simulators, enabling precise, physics-aware planning without reliance on external engines. We release all datasets, code, model weights, and interactive video demos at our project page.