HiPhy: Hierarchical Alignment for Physically-Plausible Multi-Principle Video Generation
作者: Tahira Kazimi, Shubhankar Borse, Munawar Hayat, Fatih Porikli, Pinar Yanardag
分类: cs.CV
发布日期: 2026-10-01
备注: Project page: https://hiphy-video.github.io/
💡 一句话要点
提出HiPhy以解决视频生成中的物理一致性问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 视频生成 物理一致性 强化学习 多物理原则 语义对齐 虚拟现实 数据集构建
📋 核心要点
- 现有视频生成方法在处理复杂物理场景时，往往忽视多个物理原则的相互作用，导致生成视频缺乏物理一致性。
- 本文提出的HiPhy框架通过强化学习，采用双层目标，局部上确保各物理原则的时间动态，整体上保证场景的物理和语义一致性。
- 实验结果显示，HiPhy在多个基准测试中显著提升了物理常识和语义对齐，尤其在多物理原则场景中，相较于基线方法有明显改善。
📝 摘要（中文）
视频生成模型在视觉逼真度方面取得了显著进展，但仍未能生成符合物理规律的视频。尤其是在需要多个物理原则共同作用的复杂场景中，现有方法往往只关注单一原则。为此，本文提出了HiPhy（层次物理对齐），通过强化学习框架，在局部和全局层面上确保视频生成符合物理法则。我们构建了一个包含5万条提示的数据集，并引入了MultiPhyBench基准，支持多原则生成。实验结果表明，HiPhy在物理常识和语义对齐方面显著优于现有方法，尤其在涉及多个物理原则的场景中表现尤为突出。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有视频生成模型在生成符合物理规律的视频时的不足，尤其是在涉及多个物理原则的复杂场景中，现有方法往往只关注单一原则，导致生成结果不够真实。
核心思路：HiPhy框架通过强化学习的方式，采用双层目标设计，局部上确保各个物理原则的时间动态一致性，整体上确保整个场景的物理和语义一致性，从而实现多原则的协同生成。
技术框架：HiPhy的整体架构包括数据集构建、强化学习训练和生成模块。首先，构建包含多种物理事件的数据集；其次，通过强化学习优化生成过程，最后生成符合物理规律的视频。
关键创新：HiPhy的主要创新在于其双层目标设计，能够同时处理局部和全局的物理一致性问题，这是与现有方法的本质区别。
关键设计：在技术细节上，HiPhy使用了特定的损失函数来平衡局部和全局目标，同时在网络结构上设计了适应多物理原则的模块，以支持复杂场景的生成。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，HiPhy在多个基准测试中显著优于现有方法，尤其在涉及多个物理原则的场景中，物理常识和语义对齐的提升幅度最大，具体性能提升达到了XX%。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和电影制作等，需要高质量视频生成的场景。通过确保生成视频符合物理规律，HiPhy能够提升用户体验和视觉真实感，未来可能在自动化内容创作中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Video generation models have achieved remarkable visual fidelity and have strong potential to become general-purpose world simulators. Despite this progress, they still fail to generate videos which adhere to laws of physics. The problem becomes even more apparent in realistic settings where multiple physical principles must work together within the same video; for example, "a balloon floating upward while steam rises from a pot" requires buoyancy and fluid dynamics to unfold coherently and simultaneously. Yet existing methods largely ignore multi-principle interactions, focusing on a single principle per video. We propose HiPhy (Hierarchical Physical Alignment), a reinforcement learning framework that grounds video generation in physical laws through a dual-level objective: locally enforcing the temporal dynamics of individual physical principles, and globally ensuring the physical and semantic coherence of the entire scene. To support multi-principle generation, we construct a 50K-prompt dataset and introduce a prompt benchmark MultiPhyBench, spanning a diverse range of co-occurring physical events. Our experiments show that HiPhy significantly outperforms prior methods and baselines, improving physical commonsense and semantic alignment significantly across various benchmarks, with the largest gains on scenes involving multiple concurrent physical principles where competing methods degrade most sharply.