PhysiX: A Foundation Model for Physics Simulations
作者: Tung Nguyen, Arsh Koneru, Shufan Li, Aditya Grover
分类: cs.LG
发布日期: 2025-06-21 (更新: 2025-07-14)
备注: 21 pages, 10 figures
💡 一句话要点
PhysiX：用于物理模拟的45亿参数自回归生成式基础模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 物理模拟 基础模型 自回归模型 Transformer 离散化 序列生成 多任务学习
📋 核心要点
- 物理模拟领域缺乏大规模数据集，导致现有方法依赖小型模型，难以进行长程预测和泛化。
- PhysiX通过离散tokenizer将物理过程编码为token序列，并使用自回归预测建模，从而构建大规模物理模拟基础模型。
- 实验表明，PhysiX在数据稀缺情况下表现出色，超越了特定任务的基线模型，并在The Well基准测试中达到SOTA。
📝 摘要（中文）
基础模型在视频、图像和语言领域取得了显著成功。通过扩大参数数量和训练数据集，这些模型获得了可泛化的世界知识，并经常超越特定任务的方法。然而，这种进步尚未扩展到物理模拟领域。一个主要的瓶颈是数据稀缺：虽然数百万的图像、视频和文本资源在互联网上随处可见，但最大的物理模拟数据集仅包含数万个样本。这种数据限制阻碍了大型模型的使用，因为过拟合成为一个主要问题。因此，物理应用通常依赖于小型模型，由于上下文理解有限，这些模型难以进行长程预测。此外，与通常表现出固定粒度的图像、视频或文本不同，物理数据集的规模差异很大，加剧了扩大多任务训练的挑战。我们介绍了PhysiX，第一个用于物理模拟的大规模基础模型。PhysiX是一个45亿参数的自回归生成模型。它使用离散tokenizer将不同尺度的物理过程编码为离散token序列，并采用自回归的下一个token预测目标来建模token空间中的这些过程。为了减轻离散化过程中的舍入误差，PhysiX包含一个专门的细化模块。通过广泛的实验，我们表明PhysiX有效地解决了数据瓶颈问题，在可比设置下优于特定任务的基线，并且在The Well基准测试中优于之前的绝对最先进方法。我们的结果表明，从自然视频中学习到的知识可以成功地转移到物理模拟，并且跨不同模拟任务的联合训练能够实现协同学习。
🔬 方法详解
问题定义：现有物理模拟方法受限于数据规模，通常依赖于小型模型，这导致模型在长程预测和泛化能力上表现不佳。此外，不同物理模拟任务的数据尺度差异很大，使得多任务联合训练面临挑战。
核心思路：PhysiX的核心思路是将物理模拟过程视为一个序列生成问题，通过离散化将物理状态转换为token序列，然后利用自回归模型预测下一个token。这种方法借鉴了自然语言处理中大规模语言模型的成功经验，旨在利用大规模数据训练出一个通用的物理模拟模型。
技术框架：PhysiX的整体框架包括三个主要模块：1) 离散Tokenizer：将连续的物理状态转换为离散的token序列。2) 自回归生成模型：一个45亿参数的Transformer模型，用于预测下一个token。3) 细化模块：用于减轻离散化过程中的舍入误差，提高预测精度。模型首先使用Tokenizer将物理状态编码为token序列，然后将该序列输入到自回归模型中进行训练，最后使用细化模块对预测结果进行优化。
关键创新：PhysiX的关键创新在于将物理模拟问题转化为序列生成问题，并利用大规模自回归模型进行建模。这种方法使得模型能够学习到物理世界的通用规律，从而在不同的模拟任务中表现出色。此外，PhysiX还引入了细化模块，以减轻离散化带来的误差。
关键设计：PhysiX使用VQ-VAE作为离散Tokenizer，将物理状态编码为离散的token。自回归模型采用Transformer架构，包含多层自注意力机制和前馈神经网络。细化模块使用一个小型神经网络，用于预测离散化误差。损失函数包括自回归预测损失和VQ-VAE的重构损失。训练过程中，作者使用了大规模的物理模拟数据集，并采用了数据增强等技术。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
PhysiX在The Well基准测试中取得了显著的成果，超越了之前的SOTA方法。实验结果表明，PhysiX能够有效地解决数据瓶颈问题，并在不同的物理模拟任务中表现出色。此外，作者还发现，从自然视频中学习到的知识可以成功地迁移到物理模拟，并且跨不同模拟任务的联合训练能够实现协同学习。
🎯 应用场景
PhysiX的潜在应用领域包括游戏开发、机器人控制、材料科学、气候模拟等。它可以用于生成逼真的物理效果，提高机器人控制的精度，预测材料的性质，以及模拟气候变化的影响。PhysiX的出现有望加速物理模拟领域的发展，并为相关领域带来新的突破。
📄 摘要（原文）
Foundation models have achieved remarkable success across video, image, and language domains. By scaling up the number of parameters and training datasets, these models acquire generalizable world knowledge and often surpass task-specific approaches. However, such progress has yet to extend to the domain of physics simulation. A primary bottleneck is data scarcity: while millions of images, videos, and textual resources are readily available on the internet, the largest physics simulation datasets contain only tens of thousands of samples. This data limitation hinders the use of large models, as overfitting becomes a major concern. As a result, physics applications typically rely on small models, which struggle with long-range prediction due to limited context understanding. Additionally, unlike images, videos, or text-which typically exhibit fixed granularity-physics datasets often vary drastically in scale, amplifying the challenges of scaling up multitask training. We introduce PhysiX, the first large-scale foundation model for physics simulation. PhysiX is a 4.5B parameter autoregressive generative model. It uses a discrete tokenizer to encode physical processes at different scales into a sequence of discrete tokens, and employs an autoregressive next-token prediction objective to model such processes in the token space. To mitigate the rounding error in the discretization process, PhysiX incorporates a specialized refinement module. Through extensive experiments, we show that PhysiX effectively addresses the data bottleneck, outperforming task-specific baselines under comparable settings as well as the previous absolute state-of-the-art approaches on The Well benchmark. Our results indicate that knowledge learned from natural videos can be successfully transferred to physics simulation, and that joint training across diverse simulation tasks enables synergistic learning.