[论文] Physis-Lang: Self-Evolving Language as a Physical Representation for V...

论文概要

研究领域: CV
作者: Liming Lu, Xianzheng Ma, Wenkun He, et al.
发布时间: 2026-09-30
arXiv: 2609.40358

中文摘要

视频世界模型本被期望预测物理世界的演化，但它们往往生成视觉上看似合理却违反基本物理原理的视频。现有方法通常假设自然语言不足以表示可靠生成所需的物理知识，因此引入额外的视觉、潜在、数值或基于规划的信号。我们重新审视这一假设，提出 Physis-Lang——一个自进化框架，将物理语言视为贯穿数据整理、模型训练和视频生成的共享且可优化的表示。Physis-Lang 用语言描述物理过程的相关实体、原因、相互作用、支配原理、时间演化和效果。为改进这一表示，我们构建了 PhysCapBench，将物理过程分解为原子断言，用召回率和精确率评估描述文本。一个智能体循环迭代分析断言级错误并优化用于生成物理描述的指令。Physis-Lang 进一步将模型缺陷转化为文本描述，并用语言引导的检索来识别覆盖缺失物理过程的视觉多样化视频。在 Wan 和 Cosmos 主干网络上的四个广泛使用的物理视频基准测试中，实验一致表明物理合理性得到改善。值得注意的是，从开源的 Cosmos3-Nano 主干网络出发，我们 Physis-Lang 增强的模型超越了领先的专有模型 Veo 3.1。

原文摘要

Video world models are expected to predict how the physical world evolves, yet they often produce visually plausible videos that violate basic physical principles. Existing approaches commonly assume that natural language is insufficient to represent the physical knowledge required for reliable generation, and therefore introduce additional visual, latent, numerical, or planning-based signals. We revisit this assumption and introduce Physis-Lang, a self-evolving framework that treats physical language as a shared and optimizable representation across data curation, model training, and video generation. Physis-Lang represents physical processes through language that describes their relevant entities, causes, interactions, governing principles, temporal evolution, and effects. To improve thi...

自动采集于 2026-10-02

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