論文の概要: ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05564v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 09:39:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:56.982031
• Title: ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation
• Title（参考訳）: Prophy: 動的世界シミュレーションのための進歩的物理アライメント
• Authors: Zijun Wang, Panwen Hu, Jing Wang, Terry Jingchen Zhang, Yuhao Cheng, Long Chen, Yiqiang Yan, Zutao Jiang, Hanhui Li, Xiaodan Liang,
• Abstract要約: ProPhyは、明示的な物理認識条件付けと異方性生成を可能にするプログレッシブ物理アライメントフレームワークである。 ProPhyは既存の最先端手法よりもリアルでダイナミックで物理的に一貫性のある結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.456455952212416
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in video generation have shown remarkable potential for constructing world simulators. However, current models still struggle to produce physically consistent results, particularly when handling large-scale or complex dynamics. This limitation arises primarily because existing approaches respond isotropically to physical prompts and neglect the fine-grained alignment between generated content and localized physical cues. To address these challenges, we propose ProPhy, a Progressive Physical Alignment Framework that enables explicit physics-aware conditioning and anisotropic generation. ProPhy employs a two-stage Mixture-of-Physics-Experts (MoPE) mechanism for discriminative physical prior extraction, where Semantic Experts infer semantic-level physical principles from textual descriptions, and Refinement Experts capture token-level physical dynamics. This mechanism allows the model to learn fine-grained, physics-aware video representations that better reflect underlying physical laws. Furthermore, we introduce a physical alignment strategy that transfers the physical reasoning capabilities of vision-language models (VLMs) into the Refinement Experts, facilitating a more accurate representation of dynamic physical phenomena. Extensive experiments on physics-aware video generation benchmarks demonstrate that ProPhy produces more realistic, dynamic, and physically coherent results than existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 近年のビデオ生成の進歩は、世界シミュレータの構築に顕著な可能性を示している。 しかし、現在のモデルは、特に大規模または複雑な力学を扱う場合、物理的に一貫した結果を生み出すのに依然として苦労している。 この制限は、既存のアプローチが物理的プロンプトに等方的に応答し、生成されたコンテンツと局所化された物理キューの間の微粒なアライメントを無視しているために生じる。 これらの課題に対処するために,明示的な物理認識条件と異方性生成を可能にする進歩的物理アライメントフレームワークProPhyを提案する。 ProPhyは、2段階のMixture-of-Physics-Experts (MoPE) メカニズムを差別的な物理的事前抽出に使用し、セマンティックエキスパートはテキスト記述から意味レベルの物理原理を推論し、Refinement Expertsはトークンレベルの物理力学をキャプチャする。 このメカニズムにより、モデルは基礎となる物理法則をよりよく反映した、微粒で物理を意識したビデオ表現を学習することができる。 さらに,視覚言語モデル(VLM)の物理的推論能力をリファインメントエキスパートに伝達する物理アライメント戦略を導入し,動的物理現象のより正確な表現を容易にする。 物理を意識したビデオ生成ベンチマークに関する大規模な実験は、ProPhyが既存の最先端の手法よりも現実的でダイナミックで物理的に一貫性のある結果を生み出すことを示した。

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