文章概括

引用：

@article{motamed2025generative,title={Do generative video models learn physical principles from watching videos?},author={Motamed, Saman and Culp, Laura and Swersky, Kevin and Jaini, Priyank and Geirhos, Robert},journal={arXiv preprint arXiv:2501.09038},year={2025}
}

Motamed, S., Culp, L., Swersky, K., Jaini, P. and Geirhos, R., 2025. Do generative video models learn physical principles from watching videos?. arXiv preprint arXiv:2501.09038.

主页： https://physics-iq.github.io/
原文： https://arxiv.org/abs/2501.09038
代码、数据和视频： https://github.com/google-deepmind/physics-IQ-benchmark

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宇宙声明！

引用解析部分属于自我理解补充，如有错误可以评论讨论然后改正！

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AI视频生成正经历一场革命，其质量和真实感正在迅速提升。这些进展引发了一场激烈的科学辩论：视频模型是否在学习“世界模型”，从而发现物理定律——或者说，它们只是一些精巧的像素预测器，在没有理解现实物理原理的情况下实现视觉真实感？我们通过开发Physics-IQ来回应这一问题，这是一个全面的基准数据集，只有通过对各种物理原理的深入理解才能解决，例如流体动力学、光学、固体力学、磁学和热力学。我们发现，在一系列现有模型中（包括Sora、Runway、Pika、Lumiere、Stable Video Diffusion和VideoPoet），其物理理解能力严重受限，且与视觉真实感无关。与此同时，一些测试案例已经能够被成功解决。这表明，仅通过观察就习得某些物理原理是可能的，但仍然存在重大挑战。尽管我们预计未来将出现快速的进展，但我们的工作表明，视觉真实并不等同于物理理解。我们的网址是Physics-IQ-website；代码在Physics-IQ-benchmark。

机器能否在没有与世界互动的情况下真正理解世界？这个问题正处于有关AI视频生成模型能力的持续辩论核心。尽管生成逼真的视频长期以来一直被认为是深度学习中尚未解决的重大挑战之一，但这种情况最近发生了改变。在相对较短的时间内，这一领域已经出现了一些令人印象深刻的视频生成模型（1–3），激发了公众和研究人员的想象力。迈向通用人工智能的一个重要里程碑，是构建能够理解世界的机器。如果不能理解，就不能创造（用费曼的话说），那么这些模型能够创造视觉上真实的场景，就是实现这一能力的关键一步。然而，成功生成是否等于成功理解，仍是一个激烈争论的话题。换句话说，只通过“观看”视频，生成式视频模型是否能学会支撑现实的物理原理？

支持者认为，模型的训练方式——即预测视频的延续（也称为“下一帧预测”）——是一种迫使模型理解物理原理的任务。按照这种观点，如果模型不理解物体的运动方式（轨迹）、物体是向下而不是向上掉落（重力）、以及将果汁倒入一杯水中会如何改变颜色（流体动力学），它就不可能预测序列的下一帧。以类比的方式来看，大型语言模型也是通过类似方式训练的，即预测文本中的下一个token（字符或单词）；这种任务设置虽简单，却已被证明足以赋予模型令人惊叹的能力和文本理解。此外，预测未来也是生物感知的核心原则之一：大脑不断生成关于即将到来的感官输入的预测，从而实现对信息的高效处理（4），并建立一个如冯·赫尔姆霍茨（5）及后来的预测编码理论（6）所提出的“心理模型”。简而言之，成功的预测意味着成功的理解。

另一方面，也存在反对通过观察实现理解的重要论点。按照因果性原理，“观看”视频（更准确地说，是训练模型预测视频的延续）是一种被动过程，模型无法与世界互动。这种缺乏互动的状态意味着模型无法观察干预行为带来的因果效应（比如孩子在玩玩具时所能做到的那样）。因此，模型面临着一项几乎不可能完成的任务——如果它想要理解物理原理，就必须区分相关性与因果性。

此外，被称为“通往物理世界通用模拟器的有希望路径”（1）的视频模型，或许感知的并非现实世界，而是数字世界——这与机器人或几乎所有生物所感知的真实世界不同。因此，持怀疑态度的人认为，视觉真实并不等于真正的理解：生成逼真视频所需要的，只是从模型那庞大的训练数据海洋中复现常见模式——也就是所谓“没有理解的捷径”（7,8）。

面对这两种截然相反的观点，我们该如何判断生成式视频模型是否真正学习了物理原理？为了以可量化、可处理的方式应对这个问题，我们创建了一个具有挑战性的视频模型物理理解测试平台：“Physics-IQ”基准。其核心理念是让视频模型做它们最擅长的事情：预测视频的延续。为了测试其理解能力，我们设计了一系列多样化场景，在这些场景中，想要做出正确的预测，必须对物理原理有深入的理解，超越模式复现，并测试其分布外泛化能力。

例如，模型需要预测一串多米诺骨牌如何倒下——在正常情况下与在中间放了一只橡胶鸭子的情况下；又或者，枕头在被哑铃砸下与被纸片砸下时的不同反应。这组多样化的场景涵盖了固体力学、流体动力学、光学、热力学和磁学，共包含396段高质量视频，拍摄角度来自三个不同视角，并在受控环境下录制。样例如图1所示。我们随后将模型的预测结果与真实的后续视频进行比较，并使用一系列反映不同目标的评估指标，分析了多个现有模型：Sora（1）、Runway Gen 3（9）、Pika 1.0（10）、Lumiere（11）、Stable Video Diffusion（12）和VideoPoet（13）。

图1. Physics-IQ数据集中用于测试生成式视频模型物理理解的示例场景。模型被展示视频的开头部分（对于image2video模型为单帧图像；对于video2video模型为3秒的视频），并需要预测接下来5秒视频的变化，这一任务要求对不同物理属性的理解：固体力学、流体动力学、光学、热力学和磁学。动态图版本请参见此处。

Physics-IQ基准

数据集

我们的目标是开发一个数据集，用于测试视频生成模型在不同物理定律上的物理理解能力，如固体力学、流体动力学、光学、热力学和磁学。为此，我们创建了Physics-IQ数据集，该数据集包含396段视频，每段视频时长8秒，涵盖66种不同的物理场景。我们数据集中的每一个场景都聚焦于某一特定的物理定律，旨在测试视频生成模型对物理事件的理解能力。这些事件包括诸如碰撞、物体连续性、遮挡、物体恒存性、流体动力学、链式反应、在力（例如重力）作用下的轨迹、材料属性与反应，以及光线、阴影、反射和磁性等示例。

每个场景均以每秒30帧（FPS）进行拍摄，分辨率为3840×2160（16:9宽高比），从三个不同角度——左侧、中心和右侧——使用高质量的Sony Alpha a6400相机配备16-50mm镜头进行拍摄。每个场景在相同条件下拍摄两次（第一次和第二次），以捕捉现实物理交互中固有的变异性。这些变异在现实世界中是可以预期的，例如由混乱运动、微小摩擦变化和力的轨迹差异所引起的因素。在本文中，我们将同一场景两次录制之间所观察到的差异称为物理变异（physical variance）。这最终构成总共396段视频（66个场景×3个视角×2次拍摄）。我们所有的视频均由静态相机拍摄，无相机运动。视频的拍摄设置如图8所示。完整的数据集及用于评估模型预测的代码在此开源发布：
https://github.com/google-deepmind/physics-IQ-benchmark

图8. 拍摄设置示意图（上）与拍摄视角示意图（下）

评估协议

物理理解可以通过不同方式进行测量。其中最严格的测试之一是：一个模型能否预测一个具有挑战性且不寻常的视频如何继续——例如，一串多米诺骨牌中间放置了一只橡胶鸭子，从而中断了骨牌链。像这样的分布外场景（out-of-distribution scenarios）测试的是模型的真实理解，因为这些情况无法通过复现训练数据中见过或记住的模式来解决（例如参考文献7, 14–16）。因此，我们通过使用完整的8秒视频（其中包含有趣的物理事件），将其分割为3秒的条件视频（conditioning video）和5秒的测试视频（test video，作为真实标签），来测试视频生成模型的物理理解能力。然后将条件信号提供给模型：对于video2video模型（在图中称为多帧模型（multiframe models）），输入的是3秒的视频；而对于image2video模型（在图中称为i2v模型），则输入的是这段视频的最后一帧，我们称之为切换帧（switch frame）。

由于视频模型的训练方式本身就是在给定前一帧（或多帧）作为条件信号的情况下生成接下来的帧，我们的评估协议与这些模型的训练范式完全匹配。切换帧是针对每个场景手动精心挑选的，以便提供足够的信息描述该物理事件及其中的物体，同时又确保想要成功预测视频的延续需要一定程度的物理理解（例如，在涉及多米诺骨牌链式反应的场景中，切换帧对应的是第一块骨牌刚刚被推倒、但尚未接触到第二块骨牌的那个瞬间）。我们为支持多帧条件输入的视频模型提供尽可能多的条件帧（最多3秒）。一些视频模型（例如Runway Gen 3、Pika 1.0 和 Sora）是基于单张图像生成后续帧的。对于这些模型，我们仅提供切换帧作为条件信号。图9展示了Physics-IQ数据集中所有场景的切换帧。

无论是多帧条件输入模型还是单帧条件输入模型，均可额外接受由人类撰写的文本描述，作为场景的条件输入，该文本描述的是条件视频的内容，但不会透露未来事件的结果。对于image2video（i2v）和多帧视频模型的评估，我们同时提供文本描述和条件帧作为输入信号。在我们研究的模型中，只有Stable Video Diffusion不接受文本作为条件输入。

图2. Physics-IQ评估协议概览。一个视频生成模型基于条件帧生成一个5秒的视频延续，对于支持文本输入的模型，还可以选择性地加入条件帧的文本描述。生成的视频将与真实测试帧进行比较，使用四个度量指标来量化物理理解的不同属性。这些度量标准在方法部分中定义并解释。用于运行评估的代码可在Physics-IQ-benchmark中获取。

为什么要创建一个真实世界的Physics-IQ数据集

关于视频生成模型是否能够理解物理原理的问题，已经通过一系列旨在评估物理推理能力的基准进行过探索。Physion（17）及其后续版本Physion++（18）利用物体碰撞和稳定性来评估模型预测物理结果以及在动态交互过程中推断物体相关属性（例如质量、摩擦力）的能力。类似地，CRAFT（19）和IntPhys（20）评估因果推理和直觉物理，测试模型是否能够推断出力的存在或理解物体恒存性。

直觉物理在认知科学中有着丰富的研究历史，其核心在于理解人类如何建立对物理原理的常识性直觉（例如参考文献21–31）。近期的研究将物理推理评估扩展到了生成式视频模型上。VideoPhy（32）和PhyGenBench（33）专注于通过基于文本的描述而非视觉数据来评估物理常识。这些工作强调对物理原理的逻辑推理，但没有包含真实世界的视频或动态视觉语境。PhysGame（34）聚焦于游戏玩法，而Cosmos项目（35）旨在促进更优秀的具身AI，包括机器人系统。LLMPhy（36）将大型语言模型与不可微分的物理模拟器结合起来，迭代地估算物理超参数（例如摩擦、阻尼、布局）并预测场景动态。

其他基准，如CoPhy（37）和CLEVERER（38），强调视频场景中的反事实推理和因果推理。ESPRIT（39）将物理推理任务与自然语言解释相结合以增强可解释性，而PhyWorld（40）评估生成式视频模型编码物理规律的能力，重点在于物理真实感。最近模型与方法的综述详见文献（41）。

然而，许多基准存在一个主要缺点，即它们所使用的数据是合成的（见图3中的样例）。这会引入一个“真实 vs 合成”的分布偏移，当用于测试在自然视频上训练的视频模型时可能会干扰评估结果。Physics-IQ数据集通过提供真实世界的视频，捕捉多样且复杂的物理现象（见图1），克服了这一局限性。每个场景有三个视角，控制且可测量的物理变异性（通过每段视频拍摄两次实现），并设计具有挑战性的分布外场景，为评估视频生成模型提供了一个严谨的框架。

图3. 与物理理解相关的近期合成数据集的定性概览（参考文献17–20, 37–40）。
这些数据集在其设计目的上表现出色，但由于存在分布偏移，因此并不适合用于评估在真实世界视频上训练的模型。

模型

我们在基准测试中评估了八个不同的视频生成模型：VideoPoet（包括i2v和多帧版本）（13）、Lumiere（i2v和多帧版本）（11）、Runway Gen 3（i2v）（9）、Pika 1.0（i2v）（10）、Stable Video Diffusion（i2v）（12）和Sora（i2v）（1）。我们注意到Luma（42）和Veo2（2）是另外两个流行的视频生成模型，但未包含在我们的基准中，因为Luma Labs的使用政策禁止基准测试，而Veo2在撰写本文时尚未公开发布。

不同模型对输入条件的要求不同（单帧、多帧或文本条件）、帧率（8–30FPS）和分辨率（从256×256到1280×768）也各不相同。表2展示了一个概览。在我们的研究中，我们通过对Physics-IQ视频进行预处理，精确匹配每个模型所偏好的输入条件、帧率和分辨率（见算法1中的伪代码）。

表2. 被评估视频模型的技术规格，包括输入条件方式、帧率（FPS）和分辨率。

VideoPoet和Lumiere是我们研究中唯一能够接受多帧作为条件输入的两个模型。这些模型还包括一个超分辨率阶段，即它们首先生成低分辨率视频，然后再将其上采样为高分辨率。由于我们观察到低分辨率输出已经足以测试物理真实感，因此我们在测试中跳过了这一步。该基准所包含的物理交互具有明显的时间信息，因此通常可以预期多帧模型在理论上应当优于i2v模型。

物理理解的评估指标

视频生成模型通常使用一些评估生成视频视觉质量和真实感的指标（参考文献43–46）和基准（参考文献47–49）。这些指标包括峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）（43）、结构相似性指数（Structural Similarity Index Measure，SSIM）（44）、弗雷歇视频距离（Fréchet Video Distance，FVD）（45, 50）以及感知图像块相似性（Learned Perceptual Image Patch Similarity，LPIPS）（46）。这些指标适用于将生成视频的外观、时间平滑性和统计特征与真实视频进行比较。

然而，不幸的是，这些指标并不适合用于评估视频模型是否理解物理规律。例如，PSNR和SSIM都是评估像素级相似性的指标，但无法对视频中的运动与交互是否正确做出响应；FVD衡量整体特征分布，但不会因物理上不合理的动作惩罚模型；LPIPS则关注的是与人类感知相符的相似性，而非物理合理性。虽然这些指标在各自设计目标上非常有效，但它们并不能判断一个模型是否真正理解了现实世界的物理。

在我们的基准测试中，我们使用以下四个指标来追踪物理理解的不同方面：

• 动作发生在哪里？——空间IoU（Spatial IoU）
• 动作在哪里、何时发生？——时空IoU（Spatiotemporal IoU）
• 动作在哪里发生、发生了多少？——加权空间IoU（Weighted Spatial IoU）
• 动作是如何发生的？——均方误差（MSE）

这四个指标将在下文中详细解释，随后它们被组合为一个单一的得分，即Physics-IQ得分，通过将每个单项分数相加（其中MSE使用负号，因为越小越好）来获得。这个Physics-IQ得分经过归一化处理，使得物理变异性（physical variance）——即我们可以合理预期模型能够捕捉到的上限——对应为100%。

动作发生在哪里？空间IoU（Spatial IoU）

动作发生的位置是衡量物理“正确性”的一个重要指标。例如，在图1所示的“橡胶鸭打断多米诺骨牌链条”这一场景中，只有橡胶鸭右侧的骨牌应该倒下，而左侧的骨牌应保持不动。同样地，一个运动球体的空间轨迹也能反映该运动是否真实可信。我们的空间IoU指标将生成视频与真实视频进行比较，以判断动作/运动的位置是否与真实情况相符。

由于基准视频是从静态视角拍摄的，没有相机运动，因此可以通过在帧之间对像素强度变化设置一个简单的阈值（伪代码见算法2），轻松识别动作发生的位置。由此产生一个二值的$h\times w\times t$“运动掩码视频（motion mask video）”，用于突出显示场景中任何时间点的运动区域。空间IoU随后通过对时间维度执行最大值操作，将这些掩码压缩为一个二值的$h\times w$空间“运动图（motion map）”——其原理类似于显著性图（saliency map）。因此，运动图在某个特定位置在任意时间点发生过动作时，该位置的值为1；否则为0。

该运动图随后与来自真实视频的运动图进行比较，采用交并比（Intersection over Union，IoU）这一常用于目标检测任务的指标，用于衡量两个区域的重叠程度，并对不一致区域进行惩罚：

$$\text{Spatial-IoU}=\frac{|M_{\text{real}}^{\text{binary, spatial}}\cap M_{\text{gen}}^{\text{binary, spatial}}|}{|M_{\text{real}}^{\text{binary, spatial}}\cup M_{\text{gen}}^{\text{binary, spatial}}|}$$

其中，$M_{\text{real}}^{\text{binary, spatial}}$和$M_{\text{gen}}^{\text{binary, spatial}}$分别是基于真实视频与生成视频所计算的运动图。空间IoU用于衡量动作发生的位置是否正确。

动作在哪里、何时发生？时空IoU（Spatiotemporal IoU）

时空IoU比空间IoU更进一步，它还考虑了动作发生的时间。与空间IoU对时间维度进行压缩不同，时空IoU是逐帧比较两个运动掩码视频（分别基于真实视频和生成视频），并在时间维度$t$上进行平均计算：

$$\text{Spatiotemporal-IoU}(M_{\text{real}},M_{\text{gen}})=\frac{|M_{\text{real}}\cap M_{\text{gen}}|}{|M_{\text{real}}\cup M_{\text{gen}}|}$$

其中，$M_{\text{real}}$和$M_{\text{gen}}$分别是真实视频和生成视频对应的$h\times w\times t$的二值运动掩码。因此，时空IoU不仅跟踪动作在视频中发生在哪里，还跟踪它是否发生在正确的时间点。如果一个模型在空间IoU上表现良好但在时空IoU上表现较差，这就意味着模型虽然预测了动作发生的位置是正确的，但时间点是错误的。

动作发生在哪里，以及发生了多少？加权空间IoU（Weighted spatial IoU）

加权空间IoU在形式上与空间IoU类似，都是比较两个$h\times w$的“运动图”。然而，它不是比较二值运动图（即某个位置是否发生过动作），而是进一步评估在给定位置发生了多少动作。这使得它能够区分不同类型的运动，例如由钟摆引起的运动（在一个区域内重复运动）与滚动的球（只经过某个位置一次）所造成的运动。

加权空间IoU的计算方式是，首先使用前文空间IoU部分所述的$h\times w\times t$二值运动掩码视频，然后对时间维度$t$进行加权压缩（而非取最大值）。这种加权的方式就是对每一帧的动作进行平均。由此得到一个加权的$h\times w$空间“运动图”。

随后，通过对两个加权运动图中每个像素位置的最小值求和，并除以每个像素位置的最大值，计算该指标：

$$\text{Weighted-spatial-IoU}=\frac{{\sum }_{i=1}^n\min (M_{\text{real},i}^{\text{weighted, spatial}},M_{\text{gen},i}^{\text{weighted, spatial}})}{{\sum }_{i=1}^n\max (M_{\text{real},i}^{\text{weighted, spatial}},M_{\text{gen},i}^{\text{weighted, spatial}})}$$

其中，$M_{\text{real}}^{\text{weighted, spatial}}$和$M_{\text{gen}}^{\text{weighted, spatial}}$分别表示真实视频和生成视频在各位置上动作发生的强度的加权运动图。因此，加权空间IoU不仅衡量动作发生在哪里，也衡量动作发生的量级（多少）。

动作是如何发生的？均方误差（MSE）

最后，**均方误差（MSE）**计算的是两个帧（例如一帧真实帧$f_{\text{real}}$与一帧生成帧$f_{\text{gen}}$）中对应像素值之间的平方差的平均值。给定两个帧$f_{\text{real}}$和$f_{\text{gen}}$，其MSE计算公式如下：

$$\text{MSE}(f_{\text{real}},f_{\text{gen}})=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(f_{\text{real},i}-f_{\text{gen},i}{)}^2$$

其中$n$表示该帧中的像素总数。MSE关注的是像素级的保真度；这是一种非常严格的要求，对物体的外观和交互方式都非常敏感。例如，如果一个生成模型在生成过程中有改变物体颜色的倾向，那么这种在物理上不真实的事件将会被MSE严重惩罚。因此，MSE能够捕捉到前面三个指标未能覆盖的维度。没有任何一个指标是完美的，也不应单独使用它们，但这四个指标结合在一起，能够全面评估视频生成模型在物理真实感方面的不同属性。由于原始的MSE值有时难以直观理解，我们在图10中提供了相关直观解释。

视觉真实感的评估指标：MLLM评估。

除了衡量物理真实感之外，我们还希望追踪一个模型在生成逼真视频方面的说服力，这一能力由一个多模态大型语言模型（MLLM，在本研究中为：Gemini 1.5 Pro（51））进行评估。为了避免模型偏差对评分结果的影响，我们并未直接让模型评分视频，而是采用心理物理学中被广泛认可的实验方法，即2AFC范式。2AFC指的是双选强迫选择（two-alternative-forced-choice）。在我们的实验中，MLLM会接收到一对真实与生成的视频，这些视频属于同一个场景，但顺序随机打乱。然后，要求MLLM指出哪一个是生成的视频。MLLM评估得分以百分比形式表示，表示其在所有视频对中识别正确的准确率，随机猜测的基准为50%。任何高于50%的准确率表明，MLLM至少在某些情况下能够正确识别出生成视频；而接近50%的准确率则说明视频生成模型成功地欺骗了MLLM，使其将生成视频误判为真实视频，这表明模型具有较高的视觉真实感。关于该实验的详细信息可见附录。

结果

物理理解

我们的Physics-IQ基准的目标是理解并量化生成式视频模型是否学会了物理原理。因此，我们在基准数据集中对每一个场景以及每一个摄像机角度（左侧、中心、右侧）对研究中的八个模型进行测试。这些样本可在图1中看到。

我们首先在图4中报告了所有与物理理解相关指标（Spatial-IoU、Spatiotemporal-IoU、Weighted-spatial-IoU、MSE）的聚合Physics-IQ结果。该图左半部分的主要结论是：所有模型与物理变异性基准线之间都存在巨大差距，得分最高的模型也仅达到100.0%中的29.5%。如我们在前文所述，每个场景都录制了两次（take 1和take 2），以估计现实世界物理现象中自然变异的范围。这个估计值被称为物理变异性（physical variance）；图中的分数已被归一化，使得仅因物理随机性不同的真实视频对得分为100.0%。

图4. 当前的视频生成模型在多大程度上理解物理原理？左图。 Physics-IQ得分是对四个单项指标的聚合衡量，并进行了归一化处理，使得仅因物理随机性而有所不同的真实视频对的得分为100%。所有被评估的模型都表现出显著差距，得分最高的模型也仅为29.5%，这表明其物理理解能力仍然严重受限。右图。 此外，图中还展示了模型在四个指标上的平均排名；左图中的聚合结果与右图的平均排名之间的斯皮尔曼相关系数（Spearman correlation）为-0.92，p < 0.005，这说明将多个指标聚合为一个Physics-IQ得分在很大程度上保留了模型的相对排序。

模型性能与真实视频之间的这一差距表明，当前强大的视频生成模型在物理理解方面严重不足。在不同模型中，VideoPoet（multiframe）（13）排名最高；有趣的是，VideoPoet是一个因果模型（causal model）。对于那两个既有image2video（i2v）版本又有多帧条件（multiframe）版本的模型，其多帧版本的表现都优于i2v版本。这是可以预期的，因为在我们具有挑战性的Physics-IQ基准上要求模型预测未来，访问时间信息（多帧模型具有）应当会有所帮助。

进一步细化总体结果，图6将模型性能按照不同物理类别进行了细分，包括固体力学、流体动力学、光学、热力学和磁学。虽然没有任何一个类别可以被认为已经“解决”，但在不同类别之间模型的表现是有差异的，某些类别显示出有希望的趋势，不同模型之间也存在性能差异。

图6. 各视频生成模型在不同物理类别（列）和评估指标（行）上的性能比较。
前三个指标中得分越高越好；最后一个指标中数值越低越好。图中用虚线表示物理变异性（即：真实视频之间仅因物理随机性差异所能达到的性能）。在所有指标和物理类别中，模型整体表现出明显的物理理解缺失。像**Spatial-IoU（第一行）**这类要求较宽松、仅评估动作发生“位置”的指标往往会得到较高得分，而那些同时考虑动作发生的“时间”或“强度”的更严格指标则得分较低。

值得注意的是，所有模型在空间IoU（Spatial-IoU） 上的表现明显更好——这是一个要求最低的指标，因为它仅关注动作发生的“位置”，而不考虑动作是否发生在正确时间点（如Spatiotemporal-IoU所衡量），或是否具有正确的动作强度（如Weighted-spatial-IoU所衡量）。

此外，即便是像MSE这样相对简单的指标，也表现出真实物理视频与模型生成预测之间的巨大差距。

各模型在每一个单独指标上的表现详见表1。如聚合结果所预示的那样，VideoPoet（multiframe） 在四个指标中有三个表现最好。

表1. 不同模型在各评估指标上的得分比较。 每个指标中表现最好的模型已用加粗字体标出。请注意，**物理变异性（Physical Variance）**作为每个指标的性能上限，用于表示两个真实视频之间的差异，并反映现实世界场景中固有的变异性。

在定性方面，Sora生成的视频通常在视觉和艺术表现上更具优势，但它们经常出现切换镜头（transition cuts）——尽管我们明确要求不得更换摄像角度——这一行为在多个指标中会被惩罚。我们预计，如果该模型未来版本能更严格遵循提示（如使用静态摄像机视角、无摄像机移动），其Physics-IQ得分将会有显著提升。

在图7中，我们展示了模型生成视频的成功与失败案例的定性分析结果。

图7. 展示VideoPoet与Runway Gen 3这两个最佳模型在流体动力学与固体力学类别下的成功与失败案例。 根据我们的评估指标，这两个模型都能够在某些场景中生成物理合理的帧，例如：VideoPoet成功模拟了“在玻璃上涂抹颜料”的场景，Runway Gen 3成功模拟了“将红色液体倒在橡胶鸭身上”的场景。与此同时，它们在模拟“球掉入箱子中”或“用刀切橘子”这类情境时都失败了。该图的动态图版本请参见在线链接。

视觉真实感：多模态大型语言模型评估

图5. 视觉真实感与物理理解之间的关系。
左图。 多模态大型语言模型（Gemini 1.5 Pro）在双选强迫选择（2AFC）范式下被要求从每一个场景中真实视频与生成视频的配对中识别出生成视频（即MLLM得分）。随机猜测的基准为50%；得分越低，说明该模型越难区分生成视频与真实视频（=视觉真实感越好）。在所有模型中，Sora生成的视频最难被模型区分出与真实视频的差异，而Lumiere（multiframe）生成的视频最容易识别为“生成”。
右图。 那些生成“外观看起来真实”的视频的模型（由MLLM得分评估）是否也能在物理理解方面得分更高（由Physics-IQ得分评估）？这个散点图展示了一个包含线性拟合的关系图，阴影区域为95%的置信区间。结果表明：视觉真实感与物理理解之间没有相关性（皮尔逊相关系数$r=-0.46$，$p=0.249$，不显著）。请注意，为便于解读，该图中纵轴方向为反转（图中向右上表示更好）。

我们的结果表明，当前的生成式视频模型在物理理解方面严重不足。那么，为什么这些模型在网上传播的样本看起来却如此逼真？为此，我们决定通过让一个强大的多模态大型语言模型——Gemini 1.5 Pro（51）——识别Physics-IQ基准中每个场景下两段视频中哪一段是模型生成的，从而量化生成视频的视觉真实感。该实验的结果展示在图5（左）中。

MLLM得分用于评估一个视频生成模型欺骗多模态大型语言模型，使其将生成视频误判为真实视频的能力。当准确率接近随机猜测水平（50%）时，表明MLLM难以分辨真实视频与生成视频，从而反映出生成视频的视觉真实感较高。

总体来看，MLLM在识别模型生成的视频方面通常表现良好（例如Lumiere multiframe的识别准确率高达86.9%）；尽管如此，模型给出的判断理由往往与视频的视觉内容无关，类似于人类实验中已知的事后推理（post-hoc rationalizations）（52）。

有一个模型表现尤为突出：Sora的MLLM得分为55.6%，显著优于所有其他模型。Runway Gen 3和**VideoPoet（multiframe）**分别以74.8%和77.3%的得分位居第二和第三，但与Sora仍有显著差距。

因此，像Sora这样的高能力模型确实能够生成视觉上非常真实的视频——尽管如前文所示，其在理解物理原理方面的能力非常有限。这个发现与一系列有趣研究的结论一致，这些研究指出许多深度学习模型同样缺乏对直觉物理和因果推理的理解（参考文献53–58），有时甚至被称为“盲目”的（59）。

对于视频模型，我们没有发现视觉真实感与物理理解之间存在显著相关性：图5（右）表明，生成逼真视频与理解现实世界中的物理原理是两种不同的能力。

讨论

我们引入了Physics-IQ，这是一个具有挑战性且全面的真实世界基准，用于评估视频生成模型的物理理解能力。我们在Physics-IQ上分析了八个模型，并提出了一系列用于量化物理理解的评估指标。该基准数据和指标覆盖了广泛的设置，并揭示出一个显著的差异：视觉真实感（在当前模型中有时表现良好）与物理理解（在当前模型中普遍缺乏）之间并不一致。

视频模型是否理解物理原理？

我们探讨了这样一个问题：视频生成模型生成逼真视频的能力是否也意味着它们已经掌握了支配现实世界的物理原理？我们的基准结果表明：并非如此。所有被评估的模型当前都缺乏对物理的深入理解。即便是得分最高的模型——VideoPoet（multiframe）——也仅获得了29.5分，远低于作为性能上限的100.0分（该得分由“物理变异性”基准确定，表示在真实视频之间观察到的自然变异程度）。

尽管如此，我们的结果并不意味着未来的模型无法通过“下一帧预测”学习到更好的物理理解。一个尚未解决的问题是：是否仅通过扩大当前范式的规模就可以解决这一问题，或是否需要引入替代的（甚至是更具交互性的）训练机制。考虑到深度学习在规模扩展方面的成功，我们对“未来帧预测”这一范式本身仍持乐观态度：虽然成功的预测不一定意味着成功的理解，但更好的理解显然会有助于实现更成功的预测。

通过预测像素来学习物理规律听起来可能非常具有挑战性，但我们已经知道语言模型能够仅通过预测文本学会句法和语法（60）。

值得指出的是，尽管我们研究中的模型在很多情况下未能生成物理合理的视频延续，但当前的大多数模型在某些场景中已经取得了成功。例如，得分最高的模型VideoPoet（multiframe）在某些场景中展现了显著的物理理解能力——例如准确模拟了颜料在玻璃上涂抹的过程。相较之下，许多低排名的模型则表现出基本错误，比如物理上不可能的交互（例如，物体穿过另一个物体）。

一项基于合成数据集的研究（40）已经表明：只要数据集足够大，视频模型就能够学习特定的物理规律。我们认为，随着模型在更大规模、更具多样性的视频语料上进行训练，其对现实世界物理的理解将会不断提升。我们希望，通过像Physics-IQ基准这样量化物理理解的方式，并将其开源，可以有助于推动该领域的发展，并便于追踪进展。

视觉真实感并不意味着物理理解。

我们观察到视觉真实感与物理理解之间存在显著的不一致性：这两个属性之间没有统计学显著相关性（见图5），因此，生成最逼真视频的模型并不一定能够生成最符合物理规律的延续内容。

例如，在一个场景中，一根燃烧的火柴被缓慢放入一杯水中（火焰因此熄灭），而Runway Gen 3生成的延续中却是：当火焰刚接触到水面时，一根蜡烛突然出现，并被火柴点燃。该视频的每一帧在分辨率和视觉真实感方面都非常高质量，但整个时间序列在物理上是不可能的。

这种将物体“幻想”出来的倾向，是许多生成模型的一个缺陷，也是深度学习中的一个活跃研究方向（61）。在我们的实验中，我们在所有模型中都观察到了幻觉现象，但更强大的模型，如Runway Gen 3和Sora，通常产生的幻觉信息至少在语境上是合理的（例如：火柴与蜡烛的搭配），这至少表明它们具有一定程度的理解能力。

数据集偏差在模型生成中有所体现

我们观察到，大多数模型在生成视频时都能与所提供的场景和视角保持一致。像Sora和Runway Gen 3这样的模型在理解所给场景方面表现尤为出色，生成的后续帧在物体位置及其属性（形状、颜色、动态）方面也高度一致。

有趣的是，许多模型还会根据其训练数据的特性展现出偏倚生成行为。例如，在原型测试中我们发现：当输入一段“红色台球桌上一颗球撞击另一颗球”的条件视频时，Lumiere在生成的过程中立即将红色台球桌变成了绿色，表现出对常见绿色台球桌的偏好。类似地，Sora生成的视频中常常出现切换镜头（transition cuts），这可能表明它的训练范式是为生成更具艺术性的视觉视频所优化的。

评估指标及其局限性

当前用于测试生成视频质量和真实感的常用指标包括PSNR（43）、FVD（45）、LPIPS（46）和SSIM（44）。然而，设计能够量化生成视频中物理理解能力的指标仍是一项挑战。我们提出了一整套评估指标，用于衡量视频模型在空间一致性、时间一致性和感知一致性方面的表现。

虽然这些指标单独来看都不是完美的，但它们的综合表现，以及对这些指标进行归一化后所得出的Physics-IQ得分，能够从整体上评估视频模型的优劣之处。需要指出的是，这些指标并不能直接量化任何物理现象，而只是作为一种代理（proxy）。例如，MLLM指标提供了一种方式，用于衡量生成视频欺骗多模态模型的程度。但该指标的有效性受到所使用多模态大型语言模型（MLLM）本身能力的限制。

我们的分析发现：尽管MLLM通常能识别出生成视频（除了由Sora生成的视频外），但其判断理由往往是错误的。

再比如，我们观察到Stable Video Diffusion常常生成包含大量幻觉内容和不合理物体运动的视频；然而，它的Spatial-IoU得分却与Lumiere、Sora、Pika和VideoPoet（i2v）在同一水平。这表明任何一个指标都不应被单独使用。另一个例子是：Runway Gen 3在动作发生的空间位置（Spatial-IoU）方面表现非常出色，但在时间一致性（Spatiotemporal-IoU）方面得分很低。

我们有意将Physics-IQ设计为一个具有挑战性的基准，以便为未来模型开发提供更具价值的信号。在这个背景下，有必要指出：我们的评估指标在某种程度上是保守的，它们对物体幻觉、相机运动（尽管我们提示模型不要移动相机）或镜头切换进行较强惩罚。

例如，Sora相较于其他模型更频繁地表现出这些行为，导致它在某些指标上得分较低。这种现象并不理想，但我们认为，在像深度学习这样时常伴随炒作的领域中，科学基准应当更倾向于谨慎保守，以确保结果的可靠性与稳健性。

展望：在没有交互的情况下能否实现理解？

我们的发现与一个更广泛的、跨学科的核心智能议题密切相关：对世界的理解是否源于对下一步会发生什么的预测（在人工智能中体现为“下一帧视频预测”，在神经科学中体现为“预测编码”）——或者说，理解世界是否必须依赖于与世界的交互（正如具身认知与机器人学派所主张的那样）？

在认知科学中，与世界交互的能力被视为发展“直觉物理”能力的重要组成部分（参考文献62–65），这通常与预测个体行为结果的能力相结合（参考文献66–68）。

相比之下，当前深度学习所采用的核心方法是在缺乏交互的情况下对模型与数据集进行扩展。那么问题是：这些模型能否最终解决物理理解的问题——**抑或是会达到某种上限，在那之后，只有通过与世界互动才能进一步提高对世界的理解？**这个问题目前尚无定论，但本文提出的基准和分析方法可能有助于对该问题进行量化评估，无论答案倾向于哪一方。

除了未来模型本身的改进之外，提升也可能来自推理阶段的扩展（inference-time scaling）（参考文献69–71），例如增加采样次数。如果这类方法确实能带来显著提升，那么将引出一个哲学层面的问题：从模型的角度来看，现实是否只是无穷可能性中的一种？

致谢

作者衷心感谢David Fleet、Been Kim、Pieter-Jan Kindermans、Kelsey Allen、Jasmine Karimi、Katherine Hermann、Mike Mozer、Phoebe Kirk、Saurabh Saxena、Daniel Watson、Meera Hahn、Sara Mahdavi、Tim Brooks、Charles Herrmann、Isabelle Simpson、Jon Shlens和Chris Jones在各方面对本项目的支持与宝贵讨论。

补充材料

所有Physics-IQ场景的概览

图9展示了Physics-IQ数据集中全部66个场景的切换帧（switch frames）（中心视角）。这些帧代表条件信号的最后一帧，之后模型将被要求对未来帧进行预测。

图9. Physics-IQ基准中所有场景的切换帧（此处仅展示中心视角）。切换帧是模型被要求预测接下来5秒未来帧之前的最后一帧条件输入。

不同MSE值的可视化

图10展示了将一种失真作用于视频场景后与MSE（均方误差）之间的关系。请注意，基准中的任何视频都未被施加失真；这只是为了直观展示某一特定MSE值会对图像产生多大程度的扭曲。

图10. 由于均方误差（MSE）的数值有时难以直观理解，本图展示了将不同程度的失真应用于场景后产生的效果，作为对在不同噪声水平下MSE影响的粗略直观理解。

调整视频帧率

以下伪代码概述了一种使用线性插值的方法来更改视频的帧率（FPS）。它在原始帧之间生成平滑过渡，同时可选地调整输出分辨率。该技术能够确保时间一致性，使其非常适合于为具有不同FPS需求的模型生成所需帧率的视频，从而适配Physics-IQ。

生成二值掩码视频

以下伪代码描述了一种生成二值掩码视频的方法，用于突出显示运动物体。该算法结合了背景减除、自适应更新与形态学操作，以检测并清晰地分割视频帧中的运动部分。该方法对于在Physics-IQ评估中创建空间与时间掩码非常有用。

MLLM评估提示语

在双选强迫选择（2AFC）范式中使用的提示语如下：
“你的任务是帮我整理我的视频。我把我用相机拍摄的真实视频和用计算机生成的类似视频混在了一起。我只知道下面两段视频中有一段是真实的，有一段是生成的。请你观看这两个视频，并告诉我哪一个是生成的视频。如果你做得很好，帮我找出生成的视频，我会奖励你100美元。请你先解释你的推理过程，然后以以下其中一句结尾：‘因此，第一个视频是生成的视频’，或者‘因此，第二个视频是生成的视频’。”

生成二值掩码视频

以下伪代码描述了一种生成二值掩码视频的方法，用于突出显示运动物体。该算法结合了背景减除、自适应更新与形态学操作，以检测并清晰地分割视频帧中的运动部分。该方法对于在Physics-IQ评估中创建空间与时间掩码非常有用。

MLLM评估提示语

在双选强迫选择（2AFC）范式中使用的提示语如下：

“你的任务是帮我整理我的视频。我把我用相机拍摄的真实视频和用计算机生成的类似视频混在了一起。我只知道下面两段视频中有一段是真实的，有一段是生成的。请你观看这两个视频，并告诉我哪一个是生成的视频。如果你做得很好，帮我找出生成的视频，我会奖励你100美元。请你先解释你的推理过程，然后以以下其中一句结尾：‘因此，第一个视频是生成的视频’，或者‘因此，第二个视频是生成的视频’。”

“Your task is to help me sort my videos. I mixed up real videos that I shot with my camera and similar videos that I generated with a computer. I only know that exactly one of the two videos is the real one, and exactly one of the following two videos is the generated one. Please take a look at the two videos and let me know which of them is the generated one. I’ll tip you $100 if you do a great job and help me identify the generated one. First explain your reasoning, then end with the following statement: ‘For this reason, the first video is the generated one’ or ‘For this reason, the second video is the generated one’.”