VideoPhysEdit: Physical Counterfactual Video Editing via Rigid-Body Physical Scene Reconstruction
作者: Conghan Yue, Yuanjie Chen, Yue Han, Ya Gao, Yunyan Xiao, WeiYao Zhang, Zhineng Chen
分类: cs.CV
发布日期: 2026-09-28
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出VideoPhysEdit以解决物理反事实视频编辑问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 物理反事实编辑 视频编辑 刚体场景重建 物理推理 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有视频编辑方法主要关注视觉效果，忽视了物理后果的影响，导致生成的视频在物理交互上不准确。
- 论文提出VideoPhysEdit，通过物理场景重建方法显式化物理推理，能够在不需要训练的情况下进行物理反事实视频编辑。
- 实验结果表明，VideoPhysEdit在物理编辑准确性上显著高于其他方法，其物理编辑得分为0.376，是比较方法中唯一的正分数。
📝 摘要（中文）
视频编辑在近年来取得了显著进展，现有方法越来越多地考虑编辑的视觉后果，如阴影和遮挡的变化。然而，编辑的物理后果，包括后续运动和交互的变化，仍然较少被探索。本文将此问题定义为物理反事实视频编辑（PCVE），旨在生成一个反事实视频，展示给定源视频、物理编辑及其执行帧后的运动和交互。PCVE的挑战在于理解场景物理并推断由物理干预引发的下游运动和交互。我们提出了VideoPhysEdit，这是一个针对刚体场景的无训练管道，通过一种新颖的物理场景重建方法，使物理推理显式化，从而指导反事实视频生成。我们还构建了PCVE-RigidBench基准，提供配对的源视频和反事实目标视频及物理真实值。VideoPhysEdit在物理编辑准确性上显著优于开源方法和商业模型，同时保持竞争力的视觉保真度。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决物理反事实视频编辑（PCVE）问题，现有方法在处理物理后果时存在不足，缺乏配对的事实与反事实数据以及专门的评估指标。
核心思路：论文提出的VideoPhysEdit通过物理场景重建方法，使得物理推理显式化，从而能够在给定源视频和物理编辑的情况下生成反事实视频。
技术框架：VideoPhysEdit的整体架构包括物理场景重建模块、物理编辑应用模块和反事实视频生成模块。首先重建场景以模拟观察到的运动和交互，然后应用物理编辑，最后生成反事实视频。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新颖的物理场景重建方法，使得物理推理能够在视频编辑中发挥作用，与现有方法相比，能够更好地捕捉物理交互的变化。
关键设计：在设计中，论文使用了特定的损失函数来优化物理场景重建的准确性，并确保生成的视频在视觉上保持高保真度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，VideoPhysEdit在物理编辑准确性上显著优于开源方法和商业模型，其物理编辑得分为0.376，成为比较方法中唯一的正分数。此外，定性比较表明，该方法在真实视频场景中更好地描绘了编辑引发的下游运动和交互。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括电影特效制作、游戏开发以及虚拟现实等场景，能够为视频内容创作提供更真实的物理交互效果，提升用户体验。未来，该技术可能会在自动化视频编辑和智能内容生成中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Video editing has advanced substantially in recent years, with methods increasingly accounting for the visual consequences of edits, such as changes to shadows and occlusions. However, the physical consequences of edits, including changes to subsequent motion and interactions, remain less explored. We formulate this problem as physical counterfactual video editing (PCVE), which aims to generate a counterfactual video depicting the resulting motion and interactions given a source video, a physical edit, and its execution frame. PCVE is challenging because it requires understanding scene physics and inferring the downstream motion and interactions induced by a physical intervention, while paired factual and counterfactual data and dedicated evaluation metrics are lacking. We introduce VideoPhysEdit, a new training-free pipeline for PCVE in rigid-body scenes. It makes physical reasoning explicit through a novel physical scene reconstruction method that recovers a scene reproducing the observed motion and interactions under simulation, enabling the pipeline to apply physical edits as interventions and use the resulting trajectories to guide counterfactual video generation. We further construct PCVE-RigidBench, a synthetic benchmark with paired source and counterfactual target videos and physical ground truth, and introduce the Physical Edit Score. VideoPhysEdit achieves substantially higher physical edit accuracy than open-source methods and commercial models while maintaining competitive visual fidelity. Its Physical Edit Score is 0.376, the only positive score among the compared methods. Qualitative comparisons on real videos further show that VideoPhysEdit applies to real-world scenes and better depicts the downstream motion and interactions induced by the edits than the compared methods. Code: https://github.com/Hammour-steak/VideoPhysEdit