論文の概要: ContactGaussian-WM: Learning Physics-Grounded World Model from Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11021v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 16:48:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-12 21:44:02.204923
• Title: ContactGaussian-WM: Learning Physics-Grounded World Model from Videos
• Title（参考訳）: ContactGaussian-WM:ビデオから物理を取り巻く世界モデルを学ぶ
• Abstract要約: 本研究では,複雑な物理法則をスパースやコンタクトリッチなビデオシーケンスから直接学習できる物理地上剛体世界モデルであるContactGaussian-WMを提案する。 大規模シミュレーションと実世界の評価により、ContactGaussian-WMは複雑なシナリオの学習において最先端の手法よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.368710400385392
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Developing world models that understand complex physical interactions is essential for advancing robotic planning and simulation.However, existing methods often struggle to accurately model the environment under conditions of data scarcity and complex contact-rich dynamic motion.To address these challenges, we propose ContactGaussian-WM, a differentiable physics-grounded rigid-body world model capable of learning intricate physical laws directly from sparse and contact-rich video sequences.Our framework consists of two core components: (1) a unified Gaussian representation for both visual appearance and collision geometry, and (2) an end-to-end differentiable learning framework that differentiates through a closed-form physics engine to infer physical properties from sparse visual observations.Extensive simulations and real-world evaluations demonstrate that ContactGaussian-WM outperforms state-of-the-art methods in learning complex scenarios, exhibiting robust generalization capabilities.Furthermore, we showcase the practical utility of our framework in downstream applications, including data synthesis and real-time MPC.
• Abstract（参考訳）: 複雑な物理的相互作用を理解する世界モデルの構築は, ロボット計画とシミュレーションの進展に不可欠である。しかしながら, 既存の手法では, データ不足と複雑な接触リッチな動的動作の条件下で, 環境を正確にモデル化することがしばしば困難である。これらの課題に対処するために, 本研究では, 複雑な物理法則をスパースとコンタクトリッチなビデオシーケンスから直接学習することのできる,微分可能な物理基底体世界モデルであるContactGaussian-WMを提案する。

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