論文の概要: GAUGE: A Measurement-Grounded Benchmark for Physical Fidelity in Simulation Engines and Video World Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05948v1
• Date: Thu, 06 Aug 2026 12:19:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-07 17:43:06.751198
• Title: GAUGE: A Measurement-Grounded Benchmark for Physical Fidelity in Simulation Engines and Video World Models
• Title（参考訳）: GAUGE:シミュレーションエンジンとビデオワールドモデルにおける物理忠実度測定ベンチマーク
• Abstract要約: GAUGEは、数値シミュレータと生成ビデオワールドモデルがどのように現実の物理学から再現または逸脱するかを評価するための実世界の診断ベンチマークである。 一般化された軌道誤差を用いて14のタスクファミリー上でIsaac Sim,Genesis,Newtonをベンチマークし,5つの剛体タスクに対して6つのイメージ・ツー・ビデオモデルを評価する。 この結果から, 衝撃的接触, 高速繊維運動, 体積変形に起因する最大の相違点を有する一様忠実な物理エンジンは見つからなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.77745044586173
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physics engines facilitate large-scale training and evaluation for embodied intelligence, while generative video world models are emerging as implicit simulators of future states and interactions. However, existing evaluations of physical fidelity are often conducted in isolation and rely heavily on perceptual similarity or human judgments, providing limited insight into which physical principles or parameters are violated. We introduce GAUGE, a real-world-grounded diagnostic benchmark for jointly evaluating how numerical simulators and generative video world models reproduce or deviate from real-world physics. It comprises 22 controlled task families covering rigid bodies, flexible cables, textiles, and volumetric deformable objects. Grounded in real-world trajectories and paired with calibrated physical metadata, uncertainty annotations, and task-specific observables, these tasks cover fundamental physical processes including collision, friction, momentum transfer, oscillation, self-contact, and deformation across diverse materials and conditions. We benchmark Isaac Sim, Genesis, and Newton on 14 task families using generalized trajectory errors, and evaluate 6 image-to-video models on 5 rigid-body tasks by testing physical-law consistency and the temporal stability of inferred parameters. Our results reveal no uniformly faithful physics engine, with the largest discrepancies arising in impulsive contact, rapid textile motion, and volumetric deformation. We further find that video world models can produce trajectories with the expected equation form while recovering incorrect accelerations, momentum transfer, and oscillation timing. GAUGE lays the groundwork for developing more physically faithful simulators and world models for embodied intelligence.
• Abstract（参考訳）: 物理エンジンは、エンボディインテリジェンスのための大規模なトレーニングと評価を促進する一方、生成的ビデオワールドモデルは、将来の状態と相互作用の暗黙のシミュレータとして出現している。 しかし、既存の物理的忠実性の評価は、しばしば孤立して行われ、知覚的類似性や人間の判断に大きく依存しており、物理的な原理やパラメータがどの点に違反しているかについての限られた洞察を与えている。 実世界の物理から数値シミュレータや生成ビデオワールドモデルがどのように再現または逸脱するかを共同で評価するための実世界の診断ベンチマークであるGAUGEを紹介する。 剛体、フレキシブルケーブル、繊維、体積変形可能な物体をカバーする22の制御されたタスクファミリから構成される。 現実世界の軌跡の中にあり、校正された物理メタデータ、不確実性アノテーション、タスク固有の可観測物と組み合わせて、これらのタスクは、衝突、摩擦、運動量移動、振動、自己接触、および様々な材料や条件にわたる変形を含む基本的な物理的プロセスをカバーする。 一般化された軌道誤差を用いて14のタスクファミリー上でIsaac Sim, Genesis, Newtonをベンチマークし, 物理法則の整合性および推定パラメータの時間的安定性を検証し, 5つの剛体タスク上でのイメージ・ツー・ビデオモデルの評価を行った。 この結果から, 衝撃的接触, 高速繊維運動, 体積変形に起因する最大の相違点を有する一様忠実な物理エンジンは見つからなかった。 さらに,ビデオワールドモデルでは,不正確な加速度,運動量移動,発振タイミングを回復しながら,予測された方程式形で軌道を生成できることを見出した。 GAUGEは、より物理的に忠実なシミュレータや、インボディードインテリジェンスのための世界モデルを開発するための基礎を築いている。

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