論文の概要: Goal Force: Teaching Video Models To Accomplish Physics-Conditioned Goals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.05848v1
• Date: Fri, 09 Jan 2026 15:23:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-12 17:41:50.001846
• Title: Goal Force: Teaching Video Models To Accomplish Physics-Conditioned Goals
• Title（参考訳）: ゴールフォース:物理に精通したゴールをビデオモデルに教える
• Authors: Nate Gillman, Yinghua Zhou, Zitian Tang, Evan Luo, Arjan Chakravarthy, Daksh Aggarwal, Michael Freeman, Charles Herrmann, Chen Sun,
• Abstract要約: Goal Forceを使えば、明示的な力ベクトルと中間ダイナミクスを使って目標を定義することができる。 我々は、合成因果プリミティブのキュレートされたデータセットに基づいて、ビデオ生成モデルを訓練する。 以上の結果から,映像生成を基礎的な物理相互作用で基礎づけることで,暗黙的な神経物理シミュレータとしてモデルが現れる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.286299359279509
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in video generation have enabled the development of ``world models'' capable of simulating potential futures for robotics and planning. However, specifying precise goals for these models remains a challenge; text instructions are often too abstract to capture physical nuances, while target images are frequently infeasible to specify for dynamic tasks. To address this, we introduce Goal Force, a novel framework that allows users to define goals via explicit force vectors and intermediate dynamics, mirroring how humans conceptualize physical tasks. We train a video generation model on a curated dataset of synthetic causal primitives-such as elastic collisions and falling dominos-teaching it to propagate forces through time and space. Despite being trained on simple physics data, our model exhibits remarkable zero-shot generalization to complex, real-world scenarios, including tool manipulation and multi-object causal chains. Our results suggest that by grounding video generation in fundamental physical interactions, models can emerge as implicit neural physics simulators, enabling precise, physics-aware planning without reliance on external engines. We release all datasets, code, model weights, and interactive video demos at our project page.
• Abstract（参考訳）: 近年のビデオ生成の進歩により、ロボット工学と計画の将来をシミュレートできる「世界モデル」の開発が可能になった。 テキスト命令は物理的ニュアンスを捉えるには抽象的すぎることが多いが、ターゲット画像は動的タスクを指定できないことが多い。 この問題を解決するために、Goal Forceという新しいフレームワークを紹介します。これは、人間が物理的なタスクをどのように概念化するかを反映した、明示的な力ベクトルと中間ダイナミクスによって、ユーザーが目標を定義することを可能にするものです。 我々は、弾性衝突やドミノ教育など、合成因果原始体のキュレートされたデータセットに基づいてビデオ生成モデルを訓練し、時間と空間を通じて力を伝達する。 単純な物理データに基づいて訓練されているにもかかわらず、我々のモデルは、ツール操作や多目的因果連鎖を含む複雑な実世界のシナリオに顕著なゼロショットの一般化を示す。 以上の結果から,映像生成を基礎的な物理相互作用で基礎付けることにより,モデルが暗黙のニューラルネットワークシミュレータとして出現し,外部エンジンに依存しない正確な物理を考慮した計画が可能になることが示唆された。 プロジェクトページでは、データセット、コード、モデルウェイト、インタラクティブなビデオデモをすべてリリースしています。

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