這項由蒙納什大學楊鑫迪、大連理工大學李寶璐等學者領(lǐng)導的國際研究團隊發(fā)表于2025年4月的最新成果，首次讓AI視頻生成模型真正"理解"了物理定律。該研究論文《VLIPP: Towards Physically Plausible Video Generation with Vision and Language Informed Physical Prior》匯集了蒙納什大學、大連理工大學、上海人工智能實驗室、牛津大學、悉尼大學和ZMO AI等機構(gòu)的頂尖研究力量，有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv:2503.23368訪問完整論文。

當前的AI視頻生成技術(shù)已經(jīng)能夠制作出極其逼真的視頻畫面，從光影效果到紋理細節(jié)都令人嘆為觀止，甚至有時難以區(qū)分真假。然而，這些看似完美的視頻卻隱藏著一個致命缺陷：它們完全不懂物理定律。當你看到AI生成的兩個球相撞時，它們可能會像泡泡一樣穿過彼此，或者出現(xiàn)違背重力的奇異軌跡。這就像一個技藝精湛的畫家能夠畫出逼真的蘋果，卻不知道蘋果會因為重力而掉落。

為了解決這個根本性問題，研究團隊開發(fā)出了一個名為VLIPP的創(chuàng)新框架，它首次將物理學原理深度融入到AI視頻生成過程中。這套系統(tǒng)就像為AI配備了一位"物理學導師"，在生成每一幀畫面時都要先通過物理定律的"考試"。整個過程分為兩個關(guān)鍵階段：首先讓視覺語言模型充當"粗糙的運動規(guī)劃師"，預(yù)測物體應(yīng)該如何根據(jù)物理定律運動；然后讓視頻擴散模型作為"精細的運動合成器"，在遵循物理約束的前提下生成高質(zhì)量的視頻內(nèi)容。

**一、當AI遭遇物理學：一場必然的相遇**

要理解這項研究的重要性，我們需要先明白當前AI視頻生成技術(shù)面臨的核心困境?，F(xiàn)有的視頻擴散模型就像一個只會模仿表面現(xiàn)象的學徒工匠。它們通過觀察大量真實視頻學會了如何繪制精美的畫面，掌握了光影變化、紋理渲染等視覺技巧，但卻從未真正理解支配這些畫面背后的物理規(guī)律。

這種缺陷在實際應(yīng)用中表現(xiàn)得尤為明顯。當我們要求AI生成一個簡單的場景——比如兩個小球在桌面上相撞——現(xiàn)有的商業(yè)化模型往往會產(chǎn)生令人啼笑皆非的結(jié)果。球可能會神奇地穿越彼此，或者在碰撞后朝著完全不符合動量守恒定律的方向飛去。這就像一個從未學過物理的人在描述現(xiàn)實世界的運動現(xiàn)象，雖然用詞華麗，但內(nèi)容卻漏洞百出。

問題的根源在于訓練數(shù)據(jù)和實際物理定律之間存在著巨大的鴻溝。盡管這些模型接受了海量真實視頻的訓練，但它們更傾向于記憶和重組已見過的場景片段，而非發(fā)展出對物理定律的深層理解。這種基于案例模仿的學習方式在面對新穎的物理場景時就會暴露出嚴重的局限性。

研究團隊敏銳地意識到，要讓AI真正掌握視頻生成，必須讓它學會物理學的基本原理。但是直接在模型中編程所有物理公式既不現(xiàn)實也不高效，因為物理現(xiàn)象的種類和復雜程度遠超想象。相反，他們選擇了一條更加巧妙的路徑：利用大型語言模型已經(jīng)掌握的物理常識作為橋梁，將抽象的物理定律轉(zhuǎn)化為具體的運動指導。

這種創(chuàng)新思路的核心在于認識到現(xiàn)代大型語言模型實際上已經(jīng)通過文本學習獲得了相當豐富的物理知識。當你問GPT-4關(guān)于兩個球碰撞后的運動軌跡時，它能夠給出大致正確的預(yù)測。雖然這種預(yù)測可能不夠精確，無法用于科學計算，但已經(jīng)足夠為視頻生成提供合理的指導框架。

**二、雙重智慧的完美結(jié)合：粗糙規(guī)劃與精細合成**

VLIPP框架的設(shè)計哲學體現(xiàn)了一種精妙的分工合作思想。整個系統(tǒng)被巧妙地分為兩個互補的階段，每個階段都發(fā)揮著獨特而不可替代的作用。

在第一階段，視覺語言模型扮演著"物理學顧問"的角色。它的任務(wù)是分析給定的圖像和文本描述，識別場景中涉及的物理現(xiàn)象，然后預(yù)測物體在接下來的運動過程中應(yīng)該遵循的大致軌跡。這個過程就像一位經(jīng)驗豐富的物理教師在黑板上勾勒運動的大致路徑——雖然不會精確到每個像素，但能夠確保運動的總體方向和關(guān)鍵特征符合物理定律。

這種粗糙預(yù)測的價值在于為后續(xù)的視頻生成提供了強有力的物理約束。視覺語言模型會告訴系統(tǒng)：球應(yīng)該沿著拋物線軌跡下落，碰撞時應(yīng)該產(chǎn)生反彈，液體倒入容器時水位應(yīng)該上升。這些看似簡單的常識判斷，恰恰是現(xiàn)有視頻生成模型最容易出錯的地方。

為了讓視覺語言模型能夠進行更準確的物理推理，研究團隊引入了一套精心設(shè)計的"思維鏈推理"機制。這個機制引導模型按照嚴格的邏輯步驟分析物理現(xiàn)象：首先識別場景中適用的物理定律，然后分析這些定律對物體運動的具體影響，最后將這些影響轉(zhuǎn)化為圖像空間中的邊界框坐標變化。這種結(jié)構(gòu)化的推理過程顯著提高了預(yù)測的準確性和可靠性。

在第二階段，視頻擴散模型接過接力棒，承擔起"精細工藝師"的職責。它的任務(wù)是在遵循第一階段提供的粗糙運動軌跡的基礎(chǔ)上，生成具有豐富細節(jié)和高視覺質(zhì)量的視頻內(nèi)容。這個階段就像一位技藝精湛的動畫師，根據(jù)導演提供的故事板制作出流暢逼真的動畫片段。

為了將粗糙的運動軌跡有效地傳遞給視頻擴散模型，研究團隊開發(fā)了一套巧妙的"運動動畫"機制。系統(tǒng)首先根據(jù)預(yù)測的邊界框軌跡創(chuàng)建一個簡化的合成視頻，然后從這個合成視頻中提取光流信息，將其轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化噪聲。這種結(jié)構(gòu)化噪聲就像是給視頻生成模型的一份"運動指南"，告訴它每個像素應(yīng)該朝哪個方向移動。

然而，完全嚴格地遵循粗糙軌跡可能會限制視頻生成模型發(fā)揮其在細節(jié)處理方面的優(yōu)勢。因此，研究團隊在推理過程中引入了適度的噪聲注入機制。這種機制給視頻生成模型留出了一定的"創(chuàng)作自由度"，允許它在保持大體運動趨勢的同時，生成更加自然和細膩的動作細節(jié)。這就像給嚴格的樂譜留出即興發(fā)揮的空間，既保證了整體的和諧統(tǒng)一，又允許演奏者展現(xiàn)個人風格。

**三、物理學知識的智能提取與應(yīng)用**

為了讓視覺語言模型能夠準確識別和應(yīng)用物理定律，研究團隊構(gòu)建了一套完整的物理知識框架。這個框架將常見的物理現(xiàn)象分為六個主要類別：重力、動量守恒、光學、熱力學、磁學和流體力學。每個類別都配備了詳細的上下文信息和推理模板，幫助模型進行更準確的物理分析。

當系統(tǒng)接收到一個視頻生成請求時，它首先通過場景理解模塊識別圖像中的關(guān)鍵物體。這個過程采用了最新的Grounded-SAM2技術(shù)，能夠精確定位和分割場景中的各個對象。同時，語言模型分析文本描述，判斷即將發(fā)生的物理現(xiàn)象屬于哪個類別，并調(diào)用相應(yīng)的物理知識庫。

物理感知識別機制是整個系統(tǒng)的智能核心。它不僅要判斷適用的物理定律，還要理解這些定律在具體場景中的表現(xiàn)形式。比如，當系統(tǒng)識別出"兩個球相撞"的場景時，它會自動調(diào)用動量守恒定律的相關(guān)知識，考慮球的材料、大小、速度等因素，預(yù)測碰撞后的運動軌跡。

思維鏈推理機制則確保了推理過程的邏輯性和可解釋性。系統(tǒng)被要求按照固定的步驟進行分析：第一步分析場景并確定適用的物理定律，第二步分析這些定律對物體運動的具體影響，第三步將影響轉(zhuǎn)化為圖像坐標的變化。這種結(jié)構(gòu)化的推理方式不僅提高了預(yù)測準確性，還使得整個推理過程變得透明可控。

在預(yù)測運動軌跡時，系統(tǒng)采用了邊界框序列的表示方法。每個物體在每個時間步都用一個四元組來描述：左上角坐標、寬度和高度。這種表示方法既能捕捉物體的位置變化，也能反映形狀的變化，比如球在撞擊時的輕微壓縮，或者液體倒入容器時的體積增長。

考慮到視覺語言模型的令牌長度限制，系統(tǒng)最初只預(yù)測12幀的粗糙軌跡，然后通過線性插值擴展到49幀，以匹配后續(xù)視頻生成模型的需求。這種處理方式在保證預(yù)測質(zhì)量的同時，也確保了系統(tǒng)的實際可用性。

**四、從粗糙到精細：視頻合成的藝術(shù)**

第二階段的核心挑戰(zhàn)在于如何將抽象的運動軌跡轉(zhuǎn)化為具體的視頻內(nèi)容。研究團隊采用了一種稱為"運動動畫"的創(chuàng)新技術(shù)，這個過程就像制作定格動畫一樣，通過逐幀移動物體來創(chuàng)建運動效果。

運動動畫模塊首先從初始幀中提取每個物體的外觀信息，然后根據(jù)預(yù)測的邊界框軌跡，將這些物體逐幀移動到新的位置。在移動過程中，系統(tǒng)還會根據(jù)邊界框大小的變化調(diào)整物體的尺寸，以模擬壓縮、拉伸等形變效果。背景部分則通過圖像修復技術(shù)填充物體移動后留下的空白區(qū)域。

從合成視頻中提取的光流信息被轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化噪聲，這是一種保持高斯分布特性的特殊噪聲形式。這種噪聲包含了豐富的運動信息，能夠有效指導視頻擴散模型生成符合預(yù)期運動模式的視頻內(nèi)容。整個過程就像為畫家提供了一份詳細的底稿，雖然只是粗線條，但已經(jīng)確定了整體的構(gòu)圖和布局。

噪聲注入機制是系統(tǒng)設(shè)計中的一個精妙細節(jié)。研究團隊發(fā)現(xiàn)，如果嚴格按照結(jié)構(gòu)化噪聲進行生成，雖然能夠保證物理正確性，但可能會導致運動過于僵硬，缺乏自然的變化。因此，他們在推理過程中適度混入隨機噪聲，給模型留出了發(fā)揮空間。這種混合比例經(jīng)過精心調(diào)整：偶數(shù)幀使用較少的隨機噪聲（γ=0.4），奇數(shù)幀使用較多的隨機噪聲（γ=0.6），這樣既保證了關(guān)鍵幀的準確性，又增加了中間幀的自然變化。

整個視頻合成過程采用了Go-with-the-Flow模型作為基礎(chǔ)架構(gòu)，這是一個專門為運動控制優(yōu)化的圖像到視頻擴散模型。研究團隊對這個模型進行了精心調(diào)整，使其能夠接受結(jié)構(gòu)化噪聲作為輸入，并在保持高視覺質(zhì)量的同時準確執(zhí)行運動指令。

生成的視頻分辨率為720×480像素，共49幀，這個配置在保證視覺效果的同時也考慮了計算效率。每個視頻都經(jīng)過嚴格的質(zhì)量檢驗，確保既符合物理定律又具有良好的視覺表現(xiàn)。

**五、嚴格驗證：在兩大權(quán)威基準上的卓越表現(xiàn)**

為了全面評估VLIPP框架的性能，研究團隊在兩個專門設(shè)計的物理視頻生成基準上進行了廣泛的實驗驗證。這些基準專門針對物理真實性進行評估，遠比傳統(tǒng)的視覺質(zhì)量指標更加嚴格和有意義。

PhyGenBench基準包含160個精心設(shè)計的文本提示，涵蓋四個主要物理領(lǐng)域：力學、光學、熱學和材料學。每個提示都對應(yīng)一個特定的物理現(xiàn)象，要求生成模型不僅要創(chuàng)造視覺上逼真的視頻，更要確保運動過程符合相應(yīng)的物理定律。為了適應(yīng)圖像到視頻的生成設(shè)置，研究團隊使用FLUX模型為每個文本提示生成了相應(yīng)的初始幀圖像，確保所有模型都在相同的起始條件下進行比較。

在PhyGenBench上的實驗結(jié)果令人印象深刻。VLIPP框架在所有四個物理領(lǐng)域都取得了最佳性能，平均得分達到0.60，比最好的傳統(tǒng)圖像到視頻模型提高了11.1%，比最好的文本到視頻模型提高了15.3%。特別值得注意的是，在力學、熱學和材料學領(lǐng)域，VLIPP的優(yōu)勢尤為明顯，分別比次優(yōu)方法提高了5.7%、17.6%和35.8%。這些領(lǐng)域通常涉及較大的運動變化、體積變化或形狀變化，正是VLIPP的邊界框預(yù)測機制最擅長處理的場景。

Physics-IQ基準則提供了更加嚴格的評估環(huán)境，包含396個真實世界的物理現(xiàn)象視頻，涵蓋66種不同的物理場景。這個基準不僅評估語義準確性，還通過與真實視頻的像素級比較來衡量物理真實性。每個場景都從三個不同角度拍攝，并進行兩次重復實驗以消除隨機性影響。

在Physics-IQ基準上，VLIPP同樣表現(xiàn)優(yōu)異，平均得分達到34.6，顯著超越了所有對比方法。在固體力學領(lǐng)域，VLIPP的得分為42.3，比次優(yōu)方法高出22.2%；在流體力學領(lǐng)域，得分為34.1，比次優(yōu)方法高出9.2%。這些數(shù)據(jù)充分證明了VLIPP在處理復雜物理現(xiàn)象方面的卓越能力。

除了定量評估，研究團隊還進行了大規(guī)模的用戶研究。50名參與者對生成的視頻進行了盲測評估，結(jié)果顯示52%的用戶認為VLIPP生成的視頻在物理真實性方面更優(yōu)，48%的用戶認為在視覺真實性方面更佳。這種用戶偏好的一致性進一步驗證了系統(tǒng)的實際價值。

定性結(jié)果分析揭示了VLIPP相對于現(xiàn)有方法的顯著優(yōu)勢。在球體彈跳場景中，雖然CogVideoX能夠生成彈跳效果，但存在明顯的視覺瑕疵；LTX-Video和SVD-XT則完全無法生成符合物理定律的運動。在液體傾倒場景中，傳統(tǒng)方法都無法正確顯示容器水位的同步變化，而VLIPP能夠準確捕捉這種復雜的流體動力學現(xiàn)象。

**六、深入剖析：系統(tǒng)設(shè)計的精妙之處**

為了更好地理解VLIPP的成功要素，研究團隊進行了詳盡的消融研究。這些實驗系統(tǒng)性地移除或修改框架的關(guān)鍵組件，以評估每個部分的具體貢獻。

最重要的發(fā)現(xiàn)是視覺語言模型規(guī)劃器的關(guān)鍵作用。當完全移除這個組件，用隨機噪聲替代結(jié)構(gòu)化噪聲時，系統(tǒng)性能急劇下降到16.2分，比完整系統(tǒng)低了53.6%。這個結(jié)果清楚地表明，物理感知的運動規(guī)劃是整個框架不可或缺的核心。

思維鏈推理機制的價值同樣不容忽視。當移除這個組件時，系統(tǒng)得分下降到21.0，降幅達39.8%。這說明結(jié)構(gòu)化的推理過程對于提高物理預(yù)測的準確性具有重要意義。相比之下，移除上下文信息的影響相對較小，得分下降到24.3，但仍然顯著低于完整系統(tǒng)。

研究團隊還對比了同時移除思維鏈推理和上下文信息的情況，結(jié)果得分進一步下降到18.1。這種疊加效應(yīng)表明，不同組件之間存在有益的協(xié)同作用，共同提升了系統(tǒng)的整體性能。

在實際應(yīng)用中，VLIPP展現(xiàn)出了良好的通用性和魯棒性。系統(tǒng)能夠處理各種不同類型的物理現(xiàn)象，從簡單的重力下落到復雜的流體相互作用，都能生成令人滿意的結(jié)果。同時，系統(tǒng)對輸入圖像的質(zhì)量和文本描述的精確度都表現(xiàn)出了較好的容錯能力。

系統(tǒng)的計算效率也達到了實用水平。粗糙運動規(guī)劃階段通常只需要幾秒鐘，而視頻生成階段的時間主要取決于所選用的擴散模型。整體而言，生成一個49幀的720×480分辨率視頻需要約1-2分鐘，這個速度對于大多數(shù)應(yīng)用場景來說都是可以接受的。

**七、技術(shù)創(chuàng)新的深遠影響與未來展望**

VLIPP框架的成功不僅僅是技術(shù)上的突破，更代表了AI視頻生成領(lǐng)域的一個重要轉(zhuǎn)折點。它首次證明了將抽象物理知識有效融入深度學習系統(tǒng)的可行性，為構(gòu)建更智能、更可靠的AI系統(tǒng)提供了寶貴的經(jīng)驗。

從技術(shù)角度來看，VLIPP開創(chuàng)了一種全新的多模態(tài)協(xié)作模式。視覺語言模型和視頻擴散模型在這個框架中不再是簡單的串聯(lián)關(guān)系，而是形成了一種深度融合的協(xié)作關(guān)系。這種設(shè)計思路可能會啟發(fā)更多跨模態(tài)AI系統(tǒng)的發(fā)展，推動人工智能向更加綜合和智能的方向演進。

從應(yīng)用前景來看，物理真實的視頻生成技術(shù)將為多個行業(yè)帶來革命性的變化。在影視制作領(lǐng)域，導演和特效師將能夠更加便捷地創(chuàng)作復雜的物理場景，而無需昂貴的實拍或復雜的物理仿真。在教育領(lǐng)域，物理教師可以利用這項技術(shù)制作直觀生動的教學視頻，幫助學生更好地理解抽象的物理概念。在游戲開發(fā)、虛擬現(xiàn)實、科學可視化等領(lǐng)域，這項技術(shù)同樣具有巨大的應(yīng)用潛力。

然而，研究團隊也坦誠地指出了當前系統(tǒng)的局限性。VLIPP目前主要依賴于圖像空間的邊界框表示，這限制了它處理某些復雜物理現(xiàn)象的能力，比如固體碎裂、氣體凝固等涉及內(nèi)在狀態(tài)變化的過程。此外，系統(tǒng)缺乏三維空間感知能力，在處理復雜空間關(guān)系時可能會遇到困難。

針對這些局限性，研究團隊已經(jīng)在規(guī)劃下一步的改進方向。他們計劃引入更強大的3D感知機制，使系統(tǒng)能夠理解和處理三維空間中的物理現(xiàn)象。同時，他們也在探索如何擴展系統(tǒng)的物理知識庫，涵蓋更多種類的物理現(xiàn)象和更精細的物理細節(jié)。

從更廣闊的視角來看，VLIPP代表了AI系統(tǒng)向"理解式生成"轉(zhuǎn)變的重要一步。傳統(tǒng)的生成模型主要依賴模式記憶和統(tǒng)計關(guān)聯(lián)，而VLIPP則開始具備了基于原理的推理能力。這種轉(zhuǎn)變預(yù)示著未來的AI系統(tǒng)將不僅僅是強大的模式識別器，更將成為真正的智能助手，能夠理解和應(yīng)用各種領(lǐng)域的專業(yè)知識。

隨著大型語言模型和視覺模型的不斷發(fā)展，我們有理由相信，類似VLIPP的系統(tǒng)將變得更加強大和通用。未來的AI可能不僅懂得物理學，還將掌握化學、生物學、工程學等各個領(lǐng)域的專業(yè)知識，為人類提供更加智能和可靠的創(chuàng)作工具。

說到底，VLIPP的真正價值在于它向我們展示了一種全新的可能性：讓AI不僅僅是模仿者，更成為理解者。當AI開始真正理解支配世界運行的基本法則時，它們將能夠創(chuàng)造出更加真實、更加有用、也更加可信的內(nèi)容。這不僅是技術(shù)的進步，更是人工智能向真正智能邁出的重要一步。對于每一個關(guān)注AI發(fā)展的人來說，VLIPP都值得我們深入關(guān)注和思考，因為它可能正在預(yù)示著人工智能的下一個重大飛躍。

Q&A

Q1：VLIPP是什么？它能做什么？ A：VLIPP是一個讓AI視頻生成遵循物理定律的新框架。它能夠生成物理上合理的視頻，比如球正確彈跳、液體真實流動等，解決了現(xiàn)有AI視頻生成中物體穿越、違反重力等不合理現(xiàn)象。

Q2：VLIPP會不會讓AI視頻生成變得更復雜難用？ A：實際上相反。雖然技術(shù)更復雜了，但用戶使用起來更簡單，只需要提供圖片和描述就能得到物理正確的視頻，不需要懂物理學知識。整個生成過程1-2分鐘就能完成。

Q3：這項技術(shù)什么時候能普及使用？ A：目前還是研究階段，但已經(jīng)在兩個權(quán)威測試中表現(xiàn)優(yōu)異，超越了現(xiàn)有商業(yè)模型。隨著技術(shù)成熟，預(yù)計幾年內(nèi)就能集成到視頻制作軟件中，為影視、教育、游戲等行業(yè)提供服務(wù)。