論文の概要: PhyCo: Learning Controllable Physical Priors for Generative Motion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.28169v1
• Date: Thu, 30 Apr 2026 17:53:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-01 16:31:54.239089
• Title: PhyCo: Learning Controllable Physical Priors for Generative Motion
• Title（参考訳）: PhyCo: 生成運動のための制御可能な物理的優先順位の学習
• Authors: Sriram Narayanan, Ziyu Jiang, Srinivasa Narasimhan, Manmohan Chandraker,
• Abstract要約: 本稿では,ビデオ生成に連続的,解釈可能,物理的に接地された制御を導入するフレームワークであるPhyCoを紹介する。 i) 摩擦, 再構成, 変形, 力が様々なシナリオで体系的に変化する100K以上のフォトリアリスティック・シミュレーション・ビデオの大規模データセット, (ii) 物理制御された拡散モデルの微調整, (iii) VLM誘導報酬最適化, 微調整された視覚言語モデルにより、対象とする物理クエリを用いて生成されたビデオを評価し、異なるフィードバックを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.59209981836171
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern video diffusion models excel at appearance synthesis but still struggle with physical consistency: objects drift, collisions lack realistic rebound, and material responses seldom match their underlying properties. We present PhyCo, a framework that introduces continuous, interpretable, and physically grounded control into video generation. Our approach integrates three key components: (i) a large-scale dataset of over 100K photorealistic simulation videos where friction, restitution, deformation, and force are systematically varied across diverse scenarios; (ii) physics-supervised fine-tuning of a pretrained diffusion model using a ControlNet conditioned on pixel-aligned physical property maps; and (iii) VLM-guided reward optimization, where a fine-tuned vision-language model evaluates generated videos with targeted physics queries and provides differentiable feedback. This combination enables a generative model to produce physically consistent and controllable outputs through variations in physical attributes-without any simulator or geometry reconstruction at inference. On the Physics-IQ benchmark, PhyCo significantly improves physical realism over strong baselines, and human studies confirm clearer and more faithful control over physical attributes. Our results demonstrate a scalable path toward physically consistent, controllable generative video models that generalize beyond synthetic training environments.
• Abstract（参考訳）: 現代のビデオ拡散モデルは、外観合成において優れているが、物理的な一貫性に苦慮している:物体のドリフト、衝突は現実的なリバウンドを欠いている。 我々は、連続的、解釈可能、物理的に基底化された制御をビデオ生成に導入するフレームワークであるPhyCoを紹介する。 当社のアプローチでは,3つの重要なコンポーネントを統合しています。 (i)摩擦・再生・変形・力が多種多様なシナリオで体系的に変化する100K以上のフォトリアリスティック・シミュレーション・ビデオの大規模データセット。 (II)画素配置物理特性マップに条件付き制御ネットを用いた事前学習拡散モデルの物理制御による微調整 3) VLM誘導報酬最適化では、微調整された視覚言語モデルにより、対象とする物理クエリを用いて生成された映像を評価し、異なるフィードバックを提供する。 この組み合わせにより、生成モデルは、推論時のシミュレータや幾何再構成なしで、物理的属性の変動を通じて、物理的に一貫性があり制御可能な出力を生成することができる。 物理IQベンチマークでは、PhyCoは強いベースラインよりも物理的リアリズムを著しく改善し、人間の研究は物理的属性に対するより明確で忠実な制御を確認している。 以上の結果から, 合成学習環境を超越した, 物理的に一貫した, 制御可能な生成型ビデオモデルへの拡張性を示す。

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