論文の概要: Out of Sight, Out of Mind? Evaluating State Evolution in Video World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13215v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 17:51:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-16 17:38:12.231344
• Title: Out of Sight, Out of Mind? Evaluating State Evolution in Video World Models
• Title（参考訳）: 視界外、心外? : ビデオワールドモデルにおける状態進化の評価
• Authors: Ziqi Ma, Mengzhan Liufu, Georgia Gkioxari,
• Abstract要約: ビデオワールドモデルは、2Dフレームの観察を通して「世界」を生成する。 これらの「世界」は、観測に関係なく進化できるのか? 我々は、ビデオワールドモデルが観察から状態の進化を分離できるかどうかを評価するためのベンチマークを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.61410412721144
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Evolutions in the world, such as water pouring or ice melting, happen regardless of being observed. Video world models generate "worlds" via 2D frame observations. Can these generated "worlds" evolve regardless of observation? To probe this question, we design a benchmark to evaluate whether video world models can decouple state evolution from observation. Our benchmark, STEVO-Bench, applies observation control to evolving processes via instructions of occluder insertion, turning off the light, or specifying camera "lookaway" trajectories. By evaluating video models with and without camera control for a diverse set of naturally-occurring evolutions, we expose their limitations in decoupling state evolution from observation. STEVO-Bench proposes an evaluation protocol to automatically detect and disentangle failure modes of video world models across key aspects of natural state evolution. Analysis of STEVO-Bench results provide new insight into potential data and architecture bias of present-day video world models. Project website: https://glab-caltech.github.io/STEVOBench/. Blog: https://ziqi-ma.github.io/blog/2026/outofsight/
• Abstract（参考訳）: 水や氷の融解といった世界の進化は、観察されるにも拘わらず起こる。 ビデオワールドモデルは、2Dフレームの観察を通して「世界」を生成する。 これらの「世界」は、観測に関係なく進化できるのか? そこで本研究では,ビデオワールドモデルが状態の進化を観測から切り離すことができるかどうかを評価するためのベンチマークを設計した。 我々のベンチマークであるSTEVO-Benchは、オクルーダー挿入の指示、光の消灯、カメラの「見晴らし」軌跡の特定を通じて、進化するプロセスに観察制御を適用した。 自然発生進化の多様なセットに対して,映像モデルとカメラ制御を併用して評価することにより,観察から状態進化を分離する際の限界を明らかにする。 STEVO-Benchは、自然状態の進化の重要な側面を越えて、ビデオワールドモデルの障害モードを自動的に検出し、アンタングルする評価プロトコルを提案する。 STEVO-Benchの結果の分析は、現在のビデオワールドモデルの潜在的なデータとアーキテクチャバイアスに関する新たな洞察を提供する。 プロジェクトサイト: https://glab-caltech.github.io/STEVOBench/。 ブログ:https://ziqi-ma.github.io/blog/2026/outofsight/

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