論文の概要: PhysRVG: Physics-Aware Unified Reinforcement Learning for Video Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.11087v1
• Date: Fri, 16 Jan 2026 08:40:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-19 20:21:50.411562
• Title: PhysRVG: Physics-Aware Unified Reinforcement Learning for Video Generative Models
• Title（参考訳）: PhysRVG:ビデオ生成モデルのための物理対応統一強化学習
• Authors: Qiyuan Zhang, Biao Gong, Shuai Tan, Zheng Zhang, Yujun Shen, Xing Zhu, Yuyuan Li, Kelu Yao, Chunhua Shen, Changqing Zou,
• Abstract要約: 物理原理は現実的な視覚シミュレーションには基本的だが、トランスフォーマーベースのビデオ生成において重要な監視対象である。 本研究では,物理衝突ルールを高次元空間に直接適用した映像生成モデルのための物理認識強化学習パラダイムを提案する。 このパラダイムを、MDcycle(Mimicry-Discovery Cycle)と呼ばれる統合フレームワークに拡張することで、大幅な微調整を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.65199317765608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physical principles are fundamental to realistic visual simulation, but remain a significant oversight in transformer-based video generation. This gap highlights a critical limitation in rendering rigid body motion, a core tenet of classical mechanics. While computer graphics and physics-based simulators can easily model such collisions using Newton formulas, modern pretrain-finetune paradigms discard the concept of object rigidity during pixel-level global denoising. Even perfectly correct mathematical constraints are treated as suboptimal solutions (i.e., conditions) during model optimization in post-training, fundamentally limiting the physical realism of generated videos. Motivated by these considerations, we introduce, for the first time, a physics-aware reinforcement learning paradigm for video generation models that enforces physical collision rules directly in high-dimensional spaces, ensuring the physics knowledge is strictly applied rather than treated as conditions. Subsequently, we extend this paradigm to a unified framework, termed Mimicry-Discovery Cycle (MDcycle), which allows substantial fine-tuning while fully preserving the model's ability to leverage physics-grounded feedback. To validate our approach, we construct new benchmark PhysRVGBench and perform extensive qualitative and quantitative experiments to thoroughly assess its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 物理原理は現実的な視覚シミュレーションには基本的だが、トランスフォーマーベースのビデオ生成において重要な監視対象である。 このギャップは、古典力学のコアテレットである剛体運動をレンダリングする際の限界を浮き彫りにする。 コンピュータグラフィックスと物理ベースのシミュレータはニュートンの公式を使って容易にそのような衝突をモデル化できるが、現代のプレトレイン・ファネチューンパラダイムはピクセルレベルのグローバルデノゲーションにおいてオブジェクトの剛性の概念を捨てる。 完全に正しい数学的制約でさえ、後学習におけるモデル最適化の際の最適解(すなわち条件)として扱われ、生成されたビデオの物理的リアリズムを根本的に制限する。 これらの考察により,高次元空間で直接衝突ルールを強制し,物理知識が条件として扱われるよりも厳密に適用されることを保証する,映像生成モデルのための物理認識強化学習パラダイムを初めて導入した。 その後、このパラダイムを統一されたフレームワークであるMimicry-Discovery Cycle (MDcycle) に拡張し、物理基底フィードバックを利用するモデルの能力を完全に保ちながら、かなりの微調整を可能にする。 提案手法の有効性を検証するため,新しいベンチマークPhysRVGBenchを構築した。

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