Автор: Денис Аветисян
Новый подход к генерации видео позволяет моделям планировать действия для достижения желаемого физического результата, а не просто реагировать на внешнее воздействие.
Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.
Купить акции "голубых фишек"
Исследование представляет метод ‘Goal Force’, позволяющий создавать более реалистичные и управляемые видео, основанные на понимании физических принципов.
Несмотря на значительный прогресс в генерации видео, точное задание целей для моделей остается сложной задачей, поскольку текстовые инструкции часто абстрактны, а целевые изображения нереалистичны для динамических сценариев. В работе «Goal Force: Teaching Video Models To Accomplish Physics-Conditioned Goals» представлен новый подход, в котором модели обучаются планировать последовательность действий для достижения желаемого физического результата посредством явных векторов силы. Этот метод позволяет создавать видео, демонстрирующие удивительную способность к обобщению даже в сложных реальных ситуациях, имитируя принципы нейронных физических симуляторов. Может ли подобный подход стать основой для создания более интуитивных и управляемых систем планирования действий в робототехнике и других областях?
За пределами непосредственного управления: ограничения традиционных подходов
Традиционные методы генерации видео часто основываются на непосредственном управлении, когда задаются конкретные параметры движения каждого объекта. Такой подход, известный как “прямое воздействие”, требует точного указания как должен перемещаться объект в каждый момент времени. Однако, эта техника оказывается хрупкой и нереалистичной, поскольку не учитывает сложность физических взаимодействий и естественных колебаний. В результате, даже небольшие отклонения от заданных параметров приводят к неестественным и неубедительным движениям, ограничивая возможности для создания сложных и динамичных сцен. Вместо того, чтобы имитировать реальность, система вынуждена буквально “выталкивать” объекты в нужное положение, что лишает видео органичности и правдоподобия.
Традиционные методы генерации видео, требующие кадровой точности и детального указания каждого движения, сталкиваются с серьезными ограничениями при моделировании сложных физических процессов. Необходимость прописывать, как именно объект должен двигаться, а не просто что должно произойти, приводит к хрупкости и нереалистичности получаемых результатов. Такой подход требует огромных затрат времени и ресурсов, особенно при создании длинных и детализированных сцен, что существенно ограничивает творческую свободу и масштабируемость производства. Попытки обойти эти сложности, как правило, приводят к трудоемкой ручной доработке каждого кадра, что делает процесс неэффективным и дорогостоящим.
Существующие методы генерации видео часто сталкиваются с ограничениями в моделировании физических взаимодействий и планировании последовательностей событий для достижения желаемого результата. Вместо того, чтобы учитывать закономерности физического мира, такие подходы полагаются на ручное задание каждого этапа движения, что приводит к неестественности и трудоемкости. Системы не способны самостоятельно просчитать, как объекты будут реагировать друг на друга или на окружающую среду, что особенно заметно в сложных сценах с множеством динамических элементов. Это требует от создателей кропотливой работы по настройке каждого кадра, что значительно ограничивает творческую свободу и возможности масштабирования процесса генерации видеоконтента.
Для достижения реалистичного и интуитивно понятного управления генерацией видео необходим переход от указания как объект должен двигаться к определению что должно произойти. Традиционные методы, фокусирующиеся на прямой манипуляции траекториями и параметрами движения, зачастую оказываются громоздкими и неспособными воспроизвести естественную физику. Новый подход предполагает, что пользователь описывает желаемое событие или результат — например, «чашка падает со стола» — а система самостоятельно планирует последовательность действий и рассчитывает реалистичную анимацию. Это позволяет значительно упростить процесс создания контента, повысить его качество и открыть новые возможности для творчества, освобождая от необходимости кропотливой настройки каждого кадра и обеспечивая более правдоподобное поведение объектов в виртуальном пространстве.
Целевое управление: планирование физических взаимодействий
Предлагается принципиально новый подход к генерации видео, основанный на концепции “целевой силы” (goal force). Вместо непосредственного задания траектории движения объектов, модель определяет желаемый конечный результат взаимодействия. Этот подход позволяет отказаться от точного контроля над каждым этапом движения, перенося акцент на достижение поставленной цели. Вместо указания конкретных сил и моментов, влияющих на объект, модель получает информацию о желаемом конечном состоянии, и самостоятельно планирует последовательность действий для его достижения. Это кардинально отличается от традиционных методов, где необходимо задавать параметры движения на каждом временном шаге, что значительно усложняет процесс и ограничивает возможности масштабирования.
Модель, использующая подход целевого управления, формирует неявный нейронный планировщик физических взаимодействий. Этот планировщик способен рассуждать о причинно-следственных связях, моделируя последовательность событий, необходимых для достижения заданной цели, посредством симуляции физических процессов. В отличие от прямого управления силами, планировщик оперирует не непосредственными воздействиями, а желаемым результатом, автоматически определяя необходимые шаги и взаимодействия для его достижения, что позволяет решать сложные задачи, требующие учета динамики и физических свойств объектов.
Модель использует генеративную видеомодель для преобразования “целевых сил” в реалистичные и динамичные видеопоследовательности. Этот процесс включает в себя интерпретацию векторных представлений целевых сил как входных данных и последующую генерацию кадров видео, соответствующих достижению желаемого результата. Генеративная модель, обученная на больших объемах видеоданных, способна синтезировать сложные физические взаимодействия и движения, обеспечивая визуально правдоподобное представление симулируемых сценариев. Ключевым аспектом является способность модели генерировать не просто последовательность кадров, а динамичную визуализацию, учитывающую принципы физики и обеспечивающую плавность и реалистичность движений.
В отличие от методов прямого управления силами, где необходимо точно задавать векторы воздействия на каждый момент времени, предложенный подход обеспечивает более интуитивное и масштабируемое управление сложными физическими системами. В традиционных методах, даже незначительные отклонения в заданных силах могут привести к непредсказуемым результатам и требуют сложной калибровки. Наша система, напротив, позволяет задавать желаемый результат взаимодействия, а не конкретные силы, что снижает вычислительную сложность и повышает устойчивость к ошибкам. Это особенно важно при моделировании систем с большим количеством степеней свободы и сложными взаимодействиями, где прямое управление силами становится практически невозможным из-за экспоненциального роста необходимой точности и вычислительных затрат.
Синтетические данные для обучения, ориентированного на физику
Для обучения моделей машинного обучения используются синтетические данные, генерируемые с помощью инструментов физического моделирования. Этот подход позволяет создавать разнообразные наборы данных, содержащие взаимодействия объектов в различных сценариях. Вместо сбора и разметки реальных данных, физические симуляторы позволяют контролируемо генерировать большие объемы данных с точными параметрами и метками, что особенно важно для задач, требующих понимания физических принципов и динамики объектов. Генерируемые данные охватывают широкий спектр взаимодействий, от простых столкновений до сложных нелинейных динамик, обеспечивая модели необходимые примеры для обучения и обобщения.
Наборы данных, такие как ‘Rolling Balls Dataset’, ‘Dominos Dataset’ и ‘Plant Dataset’, предоставляют модели необходимые примеры для обучения реалистичным физическим взаимодействиям. ‘Rolling Balls Dataset’ содержит данные о движении шаров при столкновениях, позволяя модели изучать законы сохранения импульса и энергии. ‘Dominos Dataset’ демонстрирует каскадные эффекты и последовательности событий, что важно для понимания причинно-следственных связей. ‘Plant Dataset’, включающий данные о динамике растений, позволяет модели осваивать сложные нежесткие взаимодействия и деформации, необходимые для моделирования более сложных физических систем. Эти наборы данных структурированы таким образом, чтобы охватывать широкий спектр физических сценариев и предоставить достаточное количество примеров для эффективного обучения моделей машинного обучения.
Для создания комплексной нежесткой динамики в наборе данных ‘Plant Dataset’ используется инструмент ‘PhysDreamer’. Он позволяет моделировать реалистичное поведение растений, включая изгибы, деформации и колебания под воздействием внешних сил. Использование ‘PhysDreamer’ позволяет генерировать данные, имитирующие широкий спектр движений и взаимодействий растений, что значительно улучшает обобщающую способность моделей машинного обучения, обученных на этих данных. В отличие от упрощенных моделей, ‘PhysDreamer’ учитывает сложные физические свойства материалов и позволяет создавать более правдоподобные сценарии, необходимые для обучения алгоритмов распознавания и прогнозирования поведения растений.
Использование синтетических данных позволяет преодолеть ограничения, связанные с получением данных из реального мира. Традиционный сбор данных для обучения моделей машинного обучения часто требует значительных затрат времени и ресурсов, а также может быть ограничен доступностью необходимых сценариев или сложностью их воспроизведения. Синтетические данные, генерируемые с помощью физических симуляторов, обеспечивают масштабируемость — возможность создания практически неограниченных объемов обучающих примеров — и полный контроль над параметрами симуляции, включая начальные условия, физические свойства объектов и условия окружающей среды. Это позволяет целенаправленно создавать наборы данных, охватывающие широкий спектр сценариев и обеспечивающие надежную и предсказуемую обучающую среду, недостижимую при использовании исключительно реальных данных.
Управление динамикой с помощью многоканальных сигналов
Для управления процессом генерации видео используется многоканальный управляющий сигнал, который предоставляет модели детальную информацию о физических характеристиках объекта и желаемом движении. Этот сигнал включает в себя данные о непосредственной действующей силе, целевой силе, к которой стремится объект, и его массе. Такой подход позволяет модели точно интерпретировать и воспроизводить сложные физические взаимодействия, обеспечивая реалистичность генерируемых видеороликов. Внедрение этой системы кондиционирования позволяет модели не просто генерировать движение, а понимать и учитывать физические параметры, что критически важно для создания правдоподобных симуляций и интерактивных сред.
Модель использует архитектуру ControlNet для эффективной интеграции многоканальных управляющих сигналов, что позволяет добиться детального контроля над генерируемой физикой. ControlNet выступает в роли своеобразного «мостика», позволяющего напрямую влиять на процесс генерации видео, основываясь на информации о приложенной силе, целевой силе и массе объектов. Благодаря этому, модель способна точно воспроизводить сложные физические взаимодействия и движения, реагируя на тонкие изменения в управляющих сигналах. В отличие от традиционных подходов, ControlNet обеспечивает более гибкое и точное управление, позволяя создавать реалистичные и правдоподобные симуляции, где каждое движение и взаимодействие подчиняется физическим законам и заданным параметрам.
Разработанная методика обусловливания, основанная на базе модели Wan2.2, значительно расширяет возможности интерпретации и реагирования на сложные управляющие воздействия. В отличие от традиционных подходов, данный метод позволяет модели не просто генерировать физически правдоподобные сцены, но и точно следовать заданным условиям, таким как сила, цель и масса. За счет использования специализированных каналов управления, модель получает детальную информацию о требуемом поведении, что обеспечивает более гибкий и точный контроль над генерируемой динамикой. Это позволяет создавать реалистичные симуляции, в которых объекты взаимодействуют предсказуемо и соответствуют заданным параметрам, открывая новые перспективы для приложений в области робототехники, анимации и разработки игр.
Модель продемонстрировала выдающуюся точность в 98% при решении задачи «естественного блокировщика», успешно идентифицируя корректный объект-инициатор в сложных сценах. Этот результат указывает на способность модели к детальному пониманию физических взаимодействий и умению различать ключевые элементы в динамичных ситуациях. Высокая точность достигается благодаря интеграции информации о силах и массах объектов, что позволяет модели предсказывать и воспроизводить реалистичные траектории движения. Способность к точному определению инициатора является критически важной для создания правдоподобных симуляций и интерактивных сред, открывая перспективы для применения в областях, требующих точного моделирования физических процессов.
Исследования, посвященные оценке предпочтений пользователей, однозначно продемонстрировали превосходство разработанного подхода к генерации видео. В ходе экспериментов, участники последовательно отдавали предпочтение видеороликам, сгенерированным с использованием предложенной методики управления динамикой, по сравнению с видео, созданными исключительно на основе текстовых запросов. Данный результат подтверждает, что более точное и детализированное управление физическими процессами в модели приводит к созданию визуально более реалистичных и привлекательных для зрителя сцен, что имеет важное значение для широкого спектра приложений, включая робототехнику, анимацию и разработку игр.
Представленный подход демонстрирует значительное превосходство в генерации разнообразных результатов, о чем свидетельствует показатель разнообразия JSD в 0.6577. Этот результат существенно превышает показатель 0.39, характерный для детерминированных моделей, что указывает на способность системы создавать более широкий спектр реалистичных и непредсказуемых сценариев. Высокий показатель JSD свидетельствует о том, что модель не ограничивается воспроизведением одного и того же результата при схожих входных данных, а способна генерировать множество различных, но правдоподобных вариантов, что особенно важно для задач, требующих высокой степени реалистичности и динамики, таких как симуляции и анимация.
Предложенный подход открывает принципиально новые возможности для создания реалистичных и интерактивных симуляций, что имеет далеко идущие последствия для различных областей. В частности, в робототехнике, усовершенствованные модели физики позволяют создавать более точные виртуальные среды для обучения и тестирования роботов, а также для разработки алгоритмов управления. В сфере анимации и создания игр, данный метод обеспечивает беспрецедентный уровень контроля над физическими взаимодействиями, позволяя создавать более правдоподобные и захватывающие сцены. Возможность точного моделирования динамики объектов и их реакций на внешние силы значительно упрощает процесс создания контента, а также открывает путь к разработке инновационных игровых механик и кинематографических эффектов. Реалистичные симуляции, созданные на основе данного подхода, могут применяться для обучения, планирования и визуализации сложных процессов, расширяя границы возможного в этих и смежных областях.
Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность планирования последовательности действий для достижения желаемого физического результата. Это созвучно высказыванию Яна ЛеКуна: «Машинное обучение — это не только о создании моделей, но и о понимании того, как эти модели принимают решения». Концепция ‘Goal Force’, позволяющая моделям осваивать причинно-следственные связи и действовать в соответствии с физическими законами, требует глубокого анализа структурных зависимостей в визуальных данных. Подобный подход позволяет создавать не просто реалистичные, но и правдоподобные видео, где каждое действие модели логически обусловлено поставленной целью и физическими ограничениями среды.
Куда двигаться дальше?
Представленный подход к генерации видео, основанный на достижении желаемого физического результата, открывает интересные перспективы, но и обнажает ряд нерешенных вопросов. По сути, модель теперь оперирует не с непосредственными силами, а с намерениями — что само по себе требует более глубокого осмысления. Возникает закономерный вопрос: насколько адекватно текущие нейронные сети способны моделировать сложные причинно-следственные связи, необходимые для планирования последовательности действий в реальном мире? Необходимо исследовать, как эффективно интегрировать знания о физике не как жесткие ограничения, а как вероятностные оценки, позволяющие моделировать неопределенность и неточности.
Очевидным направлением развития является расширение пространства целей. Сейчас акцент сделан на относительно простых физических результатах. Однако, мир сложен и многогранен. Умение моделировать и достигать комплексных, возможно, даже противоречивых целей — вот где кроется настоящий вызов. Это потребует не только более мощных вычислительных ресурсов, но и принципиально новых подходов к представлению знаний и обучению моделей.
В конечном счете, задача заключается не в создании «умных» видео, а в построении систем, способных понимать и взаимодействовать с миром на основе физических принципов. Возможно, настоящим прорывом станет не усложнение существующих моделей, а поиск принципиально новых архитектур, вдохновленных тем, как сама природа решает подобные задачи. Ирония в том, что, стремясь создать искусственный интеллект, необходимо прежде всего глубже понять естественный.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.05848.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- СПБ Биржа растет, ФРС накачивает рынок: что ждет инвесторов в России и США? (11.01.2026 12:32)
- Realme P4x ОБЗОР: замедленная съёмка видео, объёмный накопитель, большой аккумулятор
- Лента акции прогноз. Цена LENT
- Samsung Galaxy Z TriFold ОБЗОР: сгибаемый экран, замедленная съёмка видео, портретная/зум камера
- Лучшие смартфоны. Что купить в январе 2026.
- Новые смартфоны. Что купить в январе 2026.
- Cubot Note 60 ОБЗОР: большой аккумулятор, плавный интерфейс
- Сургутнефтегаз акции привилегированные прогноз. Цена SNGSP
- Motorola Edge 70 Ultra ОБЗОР: скоростная зарядка, замедленная съёмка видео, портретная/зум камера
- HP Dragonfly Pro 2023 ОБЗОР
2026-01-13 01:03