論文の概要: PhysWorld: From Real Videos to World Models of Deformable Objects via Physics-Aware Demonstration Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21447v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 13:25:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.485278
• Title: PhysWorld: From Real Videos to World Models of Deformable Objects via Physics-Aware Demonstration Synthesis
• Title（参考訳）: PhysWorld:物理を意識したデモ合成によるリアルビデオから変形可能な物体の世界モデル
• Authors: Yu Yang, Zhilu Zhang, Xiang Zhang, Yihan Zeng, Hui Li, Wangmeng Zuo,
• Abstract要約: 物理的に妥当で多様な実演を合成し、効率的な世界モデルを学ぶためのフレームワークであるPhysWorldを提案する。 実験により、PhysWorldは、最新の最先端手法、すなわちPhysTwinよりも47倍高速な推論速度を実現しつつ、競争性能を持つことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.905353023326306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interactive world models that simulate object dynamics are crucial for robotics, VR, and AR. However, it remains a significant challenge to learn physics-consistent dynamics models from limited real-world video data, especially for deformable objects with spatially-varying physical properties. To overcome the challenge of data scarcity, we propose PhysWorld, a novel framework that utilizes a simulator to synthesize physically plausible and diverse demonstrations to learn efficient world models. Specifically, we first construct a physics-consistent digital twin within MPM simulator via constitutive model selection and global-to-local optimization of physical properties. Subsequently, we apply part-aware perturbations to the physical properties and generate various motion patterns for the digital twin, synthesizing extensive and diverse demonstrations. Finally, using these demonstrations, we train a lightweight GNN-based world model that is embedded with physical properties. The real video can be used to further refine the physical properties. PhysWorld achieves accurate and fast future predictions for various deformable objects, and also generalizes well to novel interactions. Experiments show that PhysWorld has competitive performance while enabling inference speeds 47 times faster than the recent state-of-the-art method, i.e., PhysTwin.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトのダイナミクスをシミュレートするインタラクティブな世界モデルは、ロボティクス、VR、ARにとって不可欠である。 しかし、特に空間的に変化する物理特性を持つ変形可能な物体について、限られた実世界の映像データから物理一貫性のある力学モデルを学ぶことは依然として重要な課題である。 データ不足の課題を克服するために,シミュレータを用いて物理的に妥当で多様な実演を合成し,効率的な世界モデルを学習する新しいフレームワークであるPhysWorldを提案する。 具体的には、構成モデル選択と物理特性のグローバル・ローカル最適化により、MPMシミュレータ内で物理一貫性のあるディジタルツインを構築する。 その後,デジタル双生児の身体特性に部分認識摂動を適用し,様々な動作パターンを生成し,広範かつ多様なデモンストレーションを合成する。 最後に、これらのデモンストレーションを用いて、物理特性を組み込んだ軽量なGNNベースの世界モデルを訓練する。 実際のビデオは、物理的特性をさらに洗練するために使用することができる。 PhysWorldは、様々な変形可能なオブジェクトの正確かつ高速な将来予測を実現し、新しい相互作用をうまく一般化する。 実験により、PhysWorldは、最新の最先端手法、すなわちPhysTwinよりも47倍高速な推論速度を実現しつつ、競争性能を持つことが示された。

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