論文の概要: Exploring the Evolution of Physics Cognition in Video Generation: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21765v1
- Date: Thu, 27 Mar 2025 17:58:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:52:17.800041
- Title: Exploring the Evolution of Physics Cognition in Video Generation: A Survey
- Title（参考訳）: 映像生成における物理認知の進化を探る:調査
- Authors: Minghui Lin, Xiang Wang, Yishan Wang, Shu Wang, Fengqi Dai, Pengxiang Ding, Cunxiang Wang, Zhengrong Zuo, Nong Sang, Siteng Huang, Donglin Wang,
- Abstract要約: この調査は、このギャップを埋めるためにアーキテクチャ設計とそのアプリケーションに関する包括的な概要を提供することを目的としている。
我々は、認知科学の観点から、映像生成における身体認知の進化過程を論じ、整理する。
筆者らは,(1)生成のための基本的な認識,(2)生成のための物理知識の受動的認知,(3)世界シミュレーションのための能動的認知という3段階の分類法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.305405114910904
- License:
- Abstract: Recent advancements in video generation have witnessed significant progress, especially with the rapid advancement of diffusion models. Despite this, their deficiencies in physical cognition have gradually received widespread attention - generated content often violates the fundamental laws of physics, falling into the dilemma of ''visual realism but physical absurdity". Researchers began to increasingly recognize the importance of physical fidelity in video generation and attempted to integrate heuristic physical cognition such as motion representations and physical knowledge into generative systems to simulate real-world dynamic scenarios. Considering the lack of a systematic overview in this field, this survey aims to provide a comprehensive summary of architecture designs and their applications to fill this gap. Specifically, we discuss and organize the evolutionary process of physical cognition in video generation from a cognitive science perspective, while proposing a three-tier taxonomy: 1) basic schema perception for generation, 2) passive cognition of physical knowledge for generation, and 3) active cognition for world simulation, encompassing state-of-the-art methods, classical paradigms, and benchmarks. Subsequently, we emphasize the inherent key challenges in this domain and delineate potential pathways for future research, contributing to advancing the frontiers of discussion in both academia and industry. Through structured review and interdisciplinary analysis, this survey aims to provide directional guidance for developing interpretable, controllable, and physically consistent video generation paradigms, thereby propelling generative models from the stage of ''visual mimicry'' towards a new phase of ''human-like physical comprehension''.
- Abstract（参考訳）: 近年のビデオ生成の進歩は、特に拡散モデルの急速な進歩で顕著な進歩をみせている。
生成されたコンテンツはしばしば物理学の基本法則に違反し、「視覚的現実主義だが身体的不条理」というジレンマに陥る。
研究者たちはビデオ生成における物理的忠実さの重要性をますます認識し始め、実世界の動的シナリオをシミュレートする生成システムに運動表現や物理知識のようなヒューリスティックな物理的認知を統合することを試みた。
この分野では体系的な概要が欠如していることを考えると、この調査はこのギャップを埋めるためにアーキテクチャ設計とその応用の包括的概要を提供することを目的としている。
具体的には、認知科学の観点から、映像生成における身体認知の進化過程を論じ、整理し、3段階の分類法を提案する。
1) 生成のための基本的なスキーマ認識
2 世代別身体知識の受動的認知、及び
3) 最先端の手法,古典的パラダイム,ベンチマークを含む世界シミュレーションの活発な認知。
その後,本領域における本質的な課題を強調し,今後の研究の道筋を示すとともに,学術と産業の両分野における議論のフロンティアの進展に寄与する。
本研究の目的は、構造化されたレビューと学際的分析を通じて、解釈可能な、制御可能な、物理的に一貫したビデオ生成パラダイムを開発するための方向性ガイダンスを提供することであり、それによって「視覚的模倣」の段階から「人間のような物理的理解」の新たな段階へと生成モデルを推し進めることである。
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