論文の概要: PhysEditWorld: A Large-Scale Dataset Toward Physics-Editable World Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26694v2
- Date: Sun, 28 Jun 2026 04:16:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-30 13:45:02.102031
- Title: PhysEditWorld: A Large-Scale Dataset Toward Physics-Editable World Models
- Title（参考訳）: PhysEditWorld:物理編集可能な世界モデルに向けた大規模データセット
- Abstract要約: 物理パラメータを持つマルチモーダルデータセットであるPhysEditWorldを紹介する。
各シナリオは正常化されたアクショントレースを記録し、複数の重力設定の下で同じ初期状態、文字コントローラ、アクションシーケンス、カメラポリシーを再生する。
各サンプルは、RGB、ディープ、ノーマル、オーディオ、アクショントレース、カメラ軌跡、エンジン状態、セマンティックアノテーション、明示的な重力ラベルを含む同期マルチモーダル信号を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.80287054993558
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent game world models can synthesize visually plausible, action-conditioned rollouts. However, their interaction behaviors often remain limited to exploratory or wandering trajectories, and physical dynamics are typically learned as implicit correlations from data rather than as controllable variables. This limitation hinders their applicability to authored game environments, where physical rules are deliberately designed and require explicit manipulation. We introduce PhysEditWorld, a multimodal dataset with physical parameters, with a primary focus on gravity in this initial version. At its core, PhysEditWorld is built upon a replay paradigm implemented with a UE5 replay-and-rendering pipeline. Each scenario records a normalized action trace and replays the same initial state, character controller, action sequence, and camera policy under multiple gravity configurations, enabling controlled and attributable physical variation. PhysEditWorld contains 12 cinematic UE5 scenes, over 100 hours of gameplay interactions, and more than 60 million rendered rollout frames. Each sample provides synchronized multimodal signals, including RGB, depth, normals, audio, action traces, camera trajectory, engine states, semantic annotations, and explicit gravity labels. We further conduct initial utility studies on both generative video models and world understanding models, demonstrating that PhysEditWorld enables improved gravity-faithful dynamics modeling, enhances consistency under physical edits, and provides a scalable foundation for controllable world modeling research.
- Abstract（参考訳）: 最近のゲームワールドモデルは、視覚的に可視でアクション条件のロールアウトを合成することができる。
しかしながら、それらの相互作用の振る舞いは探索的あるいはさまよい軌道に限られることが多く、物理力学は一般に制御可能な変数ではなく、データから暗黙の相関として学習される。
この制限は、物理的なルールを意図的に設計し、明示的な操作を必要とする、権威のあるゲーム環境に適用しにくくする。
物理パラメータを持つマルチモーダルデータセットであるPhysEditWorldを紹介する。
コアとなるPhysEditWorldは、UE5のリプレイ・アンド・レンダリングパイプラインで実装されたリプレイパラダイムに基づいている。
各シナリオは正常化されたアクショントレースを記録し、複数の重力構成の下で同じ初期状態、キャラクターコントローラ、アクションシーケンス、カメラポリシーを再生し、制御および帰属可能な物理的変動を可能にする。
PhysEditWorldには、12のシネマティックUE5シーン、100時間以上のゲームプレイインタラクション、6000万以上のレンダリングされたロールアウトフレームが含まれている。
各サンプルは、RGB、ディープ、ノーマル、オーディオ、アクショントレース、カメラ軌跡、エンジン状態、セマンティックアノテーション、明示的な重力ラベルを含む同期マルチモーダル信号を提供する。
我々はさらに、生成的ビデオモデルと世界理解モデルの両方に関する最初のユーティリティ研究を行い、PhysEditWorldが重力に富んだ動的モデリングを実現し、物理的編集下での一貫性を高め、制御可能な世界モデリング研究のスケーラブルな基盤を提供することを示した。
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