RISE-Video: Can Video Generators Decode Implicit World Rules?

📄 arXiv: 2602.05986v1 📥 PDF

作者: Mingxin Liu, Shuran Ma, Shibei Meng, Xiangyu Zhao, Zicheng Zhang, Shaofeng Zhang, Zhihang Zhong, Peixian Chen, Haoyu Cao, Xing Sun, Haodong Duan, Xue Yang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-02-05

备注: 38 pages, 16 figures, 3 tables; Code: https://github.com/VisionXLab/RISE-Video; HuggingFace: https://huggingface.co/datasets/VisionXLab/RISE-Video

💡 一句话要点

提出RISE-Video基准，评估文本到视频生成模型对隐式世界规则的理解能力。

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

关键词: 文本到视频生成 视频理解 推理能力 基准数据集 多模态评估

📋 核心要点

  1. 现有的视频生成模型在视觉效果上表现出色，但对隐式世界规则的理解和推理能力不足。
  2. RISE-Video基准通过构建包含多种推理场景的数据集，并设计多维度评估指标来解决该问题。
  3. 实验结果表明，现有TI2V模型在模拟复杂场景和理解隐式约束方面存在明显缺陷。

📝 摘要（中文）

本文提出了RISE-Video，这是一个面向推理的文本到视频（TI2V）合成基准，旨在将评估重点从表面美学转移到深度认知推理。RISE-Video包含467个精心人工标注的样本，涵盖八个严格的类别，为探测模型在常识、空间动态和专业领域等不同维度上的智能提供了一个结构化的测试平台。该框架引入了一个多维评估协议，包括四个指标：推理对齐、时间一致性、物理合理性和视觉质量。为了支持可扩展的评估，本文还提出了一个利用大型多模态模型（LMM）来模拟以人为中心的评估的自动化流程。对11个最先进的TI2V模型的大量实验表明，这些模型在模拟隐式约束下的复杂场景时存在普遍缺陷，为未来世界模拟生成模型的发展提供了关键见解。

🔬 方法详解

问题定义：现有的文本到视频生成模型虽然在视觉保真度上取得了显著进展，但它们理解和推理隐式世界规则的能力仍然是一个未被充分探索的关键领域。现有方法主要关注视觉效果，缺乏对模型深层认知能力的评估，难以判断模型是否真正理解了物理规律、常识等隐式约束。

核心思路：本文的核心思路是构建一个专门用于评估视频生成模型推理能力的基准数据集RISE-Video，并设计相应的评估指标。通过在包含复杂推理场景的数据集上进行测试，可以更有效地揭示模型在理解和模拟隐式世界规则方面的不足。同时，利用大型多模态模型（LMM）构建自动化评估流程，提高评估效率。

技术框架：RISE-Video框架主要包含以下几个部分：1) 数据集构建：人工标注包含多种推理场景的视频数据，涵盖常识、空间动态和专业领域等八个类别。2) 评估指标设计：提出推理对齐、时间一致性、物理合理性和视觉质量四个多维评估指标。3) 自动化评估流程：利用大型多模态模型（LMM）模拟人工评估，实现可扩展的评估。4) 模型评估：在RISE-Video基准上评估现有TI2V模型的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 提出了一个面向推理的文本到视频生成基准RISE-Video，填补了现有基准侧重视觉效果而忽略深层认知能力的空白。2) 设计了多维评估指标，更全面地评估模型在推理、时间一致性、物理合理性等方面的能力。3) 提出了基于大型多模态模型（LMM）的自动化评估流程，提高了评估效率和可扩展性。

关键设计：RISE-Video数据集包含467个样本，涵盖八个类别，每个样本都经过人工标注，确保数据的质量和准确性。评估指标包括：Reasoning Alignment（推理对齐，衡量生成视频是否符合文本描述的推理逻辑）、Temporal Consistency（时间一致性，衡量视频中物体和事件在时间上的连贯性）、Physical Rationality（物理合理性，衡量视频是否符合物理规律）和Visual Quality（视觉质量，衡量视频的视觉效果）。自动化评估流程利用LMM对生成视频进行分析，并根据预定义的规则进行评分。

📊 实验亮点

在RISE-Video基准上，对11个最先进的TI2V模型进行了评估，结果表明这些模型在模拟复杂场景和理解隐式约束方面存在普遍缺陷。例如，在物理合理性方面，模型的表现明显低于人类水平，表明现有模型难以准确模拟物理世界的规律。这些实验结果为未来TI2V模型的研究方向提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升视频生成模型的智能化水平，使其能够生成更符合物理规律、更具逻辑性和更贴近现实世界的视频内容。这在游戏开发、电影制作、虚拟现实、教育培训等领域具有广泛的应用前景。未来，更智能的视频生成模型可以用于创建更逼真的虚拟环境，提供更沉浸式的用户体验。

📄 摘要（原文）

While generative video models have achieved remarkable visual fidelity, their capacity to internalize and reason over implicit world rules remains a critical yet under-explored frontier. To bridge this gap, we present RISE-Video, a pioneering reasoning-oriented benchmark for Text-Image-to-Video (TI2V) synthesis that shifts the evaluative focus from surface-level aesthetics to deep cognitive reasoning. RISE-Video comprises 467 meticulously human-annotated samples spanning eight rigorous categories, providing a structured testbed for probing model intelligence across diverse dimensions, ranging from commonsense and spatial dynamics to specialized subject domains. Our framework introduces a multi-dimensional evaluation protocol consisting of four metrics: \textit{Reasoning Alignment}, \textit{Temporal Consistency}, \textit{Physical Rationality}, and \textit{Visual Quality}. To further support scalable evaluation, we propose an automated pipeline leveraging Large Multimodal Models (LMMs) to emulate human-centric assessment. Extensive experiments on 11 state-of-the-art TI2V models reveal pervasive deficiencies in simulating complex scenarios under implicit constraints, offering critical insights for the advancement of future world-simulating generative models.