論文の概要: PhysChoreo: Physics-Controllable Video Generation with Part-Aware Semantic Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20562v1
• Date: Tue, 25 Nov 2025 17:59:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-26 17:37:04.593834
• Title: PhysChoreo: Physics-Controllable Video Generation with Part-Aware Semantic Grounding
• Title（参考訳）: PhysChoreo: 部分認識セマンティックグラウンドによる物理制御可能なビデオ生成
• Authors: Haoze Zhang, Tianyu Huang, Zichen Wan, Xiaowei Jin, Hongzhi Zhang, Hui Li, Wangmeng Zuo,
• Abstract要約: PhysChoreoは、単一の画像から多様な制御性と物理的なリアリズムを持つビデオを生成する新しいフレームワークである。 本手法は2つの段階から構成される: まず, 画像中の全ての物体の静的初期特性を, 部分認識の物理的特性再構成により推定する。 そして、時間的に指示され、物理的に編集可能なシミュレーションを通じて、リッチな動的な振る舞いと物理的なリアリズムで高品質な動画を合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.454084539837005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While recent video generation models have achieved significant visual fidelity, they often suffer from the lack of explicit physical controllability and plausibility. To address this, some recent studies attempted to guide the video generation with physics-based rendering. However, these methods face inherent challenges in accurately modeling complex physical properties and effectively control ling the resulting physical behavior over extended temporal sequences. In this work, we introduce PhysChoreo, a novel framework that can generate videos with diverse controllability and physical realism from a single image. Our method consists of two stages: first, it estimates the static initial physical properties of all objects in the image through part-aware physical property reconstruction. Then, through temporally instructed and physically editable simulation, it synthesizes high-quality videos with rich dynamic behaviors and physical realism. Experimental results show that PhysChoreo can generate videos with rich behaviors and physical realism, outperforming state-of-the-art methods on multiple evaluation metrics.
• Abstract（参考訳）: 最近のビデオ生成モデルは視覚的忠実度を著しく向上させているが、しばしば明示的な物理的制御性や妥当性の欠如に悩まされている。 これを解決するために、近年の研究では、物理ベースのレンダリングによる映像生成をガイドしようと試みている。 しかし、これらの手法は、複雑な物理的特性を正確にモデル化し、拡張時相列上の物理的な振る舞いを効果的に制御する上で、固有の課題に直面している。 本研究では,一枚の画像から多彩な制御性と物理リアリズムを持つ映像を生成可能な新しいフレームワークであるPhysChoreoを紹介する。 提案手法は2つの段階から構成される: まず, 画像中の全ての物体の静的初期特性を, 部分認識の物理的特性再構成により推定する。 そして、時間的に指示され、物理的に編集可能なシミュレーションを通じて、リッチな動的な振る舞いと物理的なリアリズムで高品質な動画を合成する。 実験結果から、PhysChoreoはリッチな振る舞いと物理的リアリズムを持つビデオを生成することができ、複数の評価指標における最先端の手法よりも優れることが示された。

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