Chain of Event-Centric Causal Thought for Physically Plausible Video Generation
作者: Zixuan Wang, Yixin Hu, Haolan Wang, Feng Chen, Yan Liu, Wen Li, Yinjie Lei
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-10
备注: Accepted to CVPR 2026
💡 一句话要点
提出事件链因果推理框架，用于生成物理上合理的视频
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视频生成 物理仿真 因果推理 事件链 跨模态学习
📋 核心要点
- 现有PPVG方法依赖大型语言模型，但缺乏对因果演进的建模，导致物理现象生成为单一时刻。
- 论文提出事件链因果推理框架，将物理现象分解为因果连接的事件序列，并利用物理公式约束推理过程。
- 实验表明，该框架在PhyGenBench和VideoPhy基准上，生成物理上合理的视频方面表现优异。
📝 摘要（中文）
物理上合理的视频生成（PPVG）是建模真实世界物理现象的一个有前景的途径。PPVG需要理解常识知识，这对视频扩散模型来说仍然是一个挑战。目前的方法利用大型语言模型的常识推理能力将物理概念嵌入到提示中。然而，由于缺乏对因果演进建模的条件机制，生成模型通常将物理现象呈现为由提示定义的单一时刻。在本文中，我们将PPVG视为生成一系列因果连接和动态演化的事件。为了实现这种范式，我们设计了两个关键模块：（1）物理驱动的事件链推理。该模块利用思维链推理将提示中描述的物理现象分解为多个基本事件单元。为了减轻因果模糊性，我们嵌入物理公式作为约束，以在推理过程中施加确定性的因果依赖关系。（2）过渡感知跨模态提示（TCP）。为了保持事件之间的连续性，该模块将因果事件单元转换为时间对齐的视觉-语言提示。它总结离散的事件描述以获得因果一致的叙述，同时通过交互式编辑逐步合成各个事件的视觉关键帧。在PhyGenBench和VideoPhy基准上的综合实验表明，我们的框架在生成跨不同物理领域的物理上合理的视频方面取得了优异的性能。我们的代码即将发布。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决物理上合理的视频生成（PPVG）问题。现有方法主要依赖于大型语言模型的常识推理能力，将物理概念嵌入到提示词中，但缺乏对因果关系的建模，导致生成的视频只是对提示词所描述的物理现象的静态呈现，无法体现动态演化过程。现有方法的痛点在于无法保证视频中物理现象的因果一致性和时间连续性。
核心思路：论文的核心思路是将PPVG问题分解为一系列因果相关的事件，并利用物理公式作为约束，进行事件链的推理。通过将复杂的物理现象分解为多个基本事件单元，并显式地建模事件之间的因果关系，从而生成物理上更合理、时间上更连贯的视频。这种方法的核心在于将静态的提示词转化为动态的事件序列。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：（1）物理驱动的事件链推理模块：该模块利用大型语言模型的思维链推理能力，将输入的提示词分解为多个基本事件单元，并利用物理公式作为约束，建立事件之间的因果关系。该模块的输出是一系列因果相关的事件描述。（2）过渡感知跨模态提示（TCP）模块：该模块将事件链推理模块的输出转换为时间对齐的视觉-语言提示。它首先总结离散的事件描述，生成因果一致的叙述，然后通过交互式编辑，逐步合成各个事件的视觉关键帧。最终，这些关键帧被用于生成完整的视频。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了事件链因果推理的范式，将PPVG问题分解为一系列因果相关的事件。与现有方法相比，该方法能够显式地建模物理现象的因果关系和时间演化过程，从而生成更逼真、更合理的视频。此外，利用物理公式作为约束，可以有效地减少因果模糊性，提高推理的准确性。
关键设计：在物理驱动的事件链推理模块中，论文使用了大型语言模型的思维链推理能力，并嵌入了物理公式作为约束。具体的物理公式选择取决于具体的物理现象。在过渡感知跨模态提示（TCP）模块中，论文使用了交互式编辑技术，逐步合成各个事件的视觉关键帧。具体实现细节（如损失函数、网络结构等）在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该框架在PhyGenBench和VideoPhy基准测试中表现出色，证明了其在生成物理上合理的视频方面的优越性。具体性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。但结论是，该框架在不同物理领域均优于现有方法。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实、游戏开发、教育仿真等领域。例如，可以用于生成逼真的物理仿真视频，帮助学生更好地理解物理概念；也可以用于创建更具沉浸感和真实感的游戏世界。未来，该技术有望在机器人控制、自动驾驶等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Physically Plausible Video Generation (PPVG) has emerged as a promising avenue for modeling real-world physical phenomena. PPVG requires an understanding of commonsense knowledge, which remains a challenge for video diffusion models. Current approaches leverage commonsense reasoning capability of large language models to embed physical concepts into prompts. However, generation models often render physical phenomena as a single moment defined by prompts, due to the lack of conditioning mechanisms for modeling causal progression. In this paper, we view PPVG as generating a sequence of causally connected and dynamically evolving events. To realize this paradigm, we design two key modules: (1) Physics-driven Event Chain Reasoning. This module decomposes the physical phenomena described in prompts into multiple elementary event units, leveraging chain-of-thought reasoning. To mitigate causal ambiguity, we embed physical formulas as constraints to impose deterministic causal dependencies during reasoning. (2) Transition-aware Cross-modal Prompting (TCP). To maintain continuity between events, this module transforms causal event units into temporally aligned vision-language prompts. It summarizes discrete event descriptions to obtain causally consistent narratives, while progressively synthesizing visual keyframes of individual events by interactive editing. Comprehensive experiments on PhyGenBench and VideoPhy benchmarks demonstrate that our framework achieves superior performance in generating physically plausible videos across diverse physical domains. Our code will be released soon.