TRAVL: A Recipe for Making Video-Language Models Better Judges of Physics Implausibility

📄 arXiv: 2510.07550v1 📥 PDF

作者: Saman Motamed, Minghao Chen, Luc Van Gool, Iro Laina

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-08

💡 一句话要点

TRAVL：提升视频-语言模型对物理合理性判断能力的方案

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频-语言模型 物理合理性 视频生成 轨迹感知注意力 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有视频生成模型常违反物理定律，但缺乏定量评估物理合理性的方法。
  2. TRAVL通过平衡数据集和轨迹感知注意力模块，提升VLM对运动编码和物理合理性的判断能力。
  3. ImplausiBench基准测试集，结合人工和LLM评估，更严格地评估物理推理能力。

📝 摘要（中文）

尽管视频生成模型在视觉逼真度方面取得了显著进展，但它们经常生成违反直观物理定律的序列，例如物体漂浮、瞬移或以违反因果关系的方式变形。虽然人类可以轻松检测到这些不合理之处，但目前还没有可靠的方法来定量评估视频中的物理真实性。本文探讨了是否可以训练视频-语言模型（VLMs）作为物理合理性的可靠判断者。研究发现，现有的VLMs难以识别物理违规行为，暴露了其在时间和因果推理方面的根本局限性。为此，我们引入了TRAVL，这是一种微调方案，它结合了平衡的训练数据集和一个轨迹感知注意力模块，以提高VLMs中的运动编码和判别能力。为了更严格地评估物理推理，我们提出了ImplausiBench，这是一个包含300个视频（150个真实视频，150个生成视频）的基准，它消除了语言偏差并隔离了视觉-时间理解。性能报告既包括黄金标准的的人工判断，也包括更严格的LLM-as-judge指标。TRAVL和ImplausiBench共同提供了一个统一的框架，用于探测和改进多模态模型中的物理合理性，从而揭示了视觉-时间理解中一个具有挑战性且未被充分探索的方面。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频生成模型生成的视频内容不符合物理规律的问题，例如物体漂浮、瞬移等。现有视频-语言模型（VLMs）在识别这些物理违规行为方面表现不佳，缺乏足够的时间和因果推理能力。

核心思路：论文的核心思路是通过微调VLMs，使其能够更好地理解和判断视频中的物理合理性。具体来说，通过构建平衡的训练数据集和引入轨迹感知注意力模块，来增强VLMs对运动轨迹的理解和对物理违规行为的判别能力。

技术框架：TRAVL的整体框架包括以下几个关键部分：首先，构建一个平衡的训练数据集，包含物理合理和不合理的视频样本。其次，在VLM中引入轨迹感知注意力模块，该模块能够捕捉视频中物体的运动轨迹信息。最后，使用构建的数据集对VLM进行微调，使其能够更好地判断视频的物理合理性。

关键创新：论文的关键创新在于提出了TRAVL微调方案，该方案结合了平衡数据集和轨迹感知注意力模块，有效地提高了VLMs对物理合理性的判断能力。轨迹感知注意力模块能够显式地建模视频中物体的运动轨迹，从而更好地捕捉物理违规行为。

关键设计：轨迹感知注意力模块的具体实现方式未知，论文中可能没有详细描述其网络结构和参数设置。损失函数的设计可能包括二元交叉熵损失，用于区分物理合理和不合理的视频样本。平衡数据集的构建需要仔细选择和生成视频样本，以避免引入偏差。

📊 实验亮点

论文提出了ImplausiBench基准测试集，并使用人工和LLM两种方式进行评估。实验结果表明，TRAVL能够显著提高VLMs对物理合理性的判断能力。具体的性能提升数据未知，但论文强调了TRAVL在视觉-时间理解方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频生成模型的改进，提高生成视频的真实感和物理合理性。此外，还可用于视频监控、自动驾驶等领域，帮助系统识别和理解场景中的异常行为和物理违规事件。未来，该技术有望推动人工智能在物理世界理解方面的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Despite impressive visual fidelity, modern video generative models frequently produce sequences that violate intuitive physical laws, such as objects floating, teleporting, or morphing in ways that defy causality. While humans can easily detect such implausibilities, there remains no robust method for quantitatively assessing physical realism in video. In this work, we explore whether Video-Language Models (VLMs) can be trained to serve as reliable judges of physical plausibility. We find that existing VLMs struggle to identify physics violations, exposing fundamental limitations in their temporal and causal reasoning. To address this, we introduce TRAVL, a fine-tuning recipe that combines a balanced training dataset with a trajectory-aware attention module to improve motion encoding and discrimination in VLMs. To evaluate physical reasoning more rigorously, we propose ImplausiBench, a benchmark of 300 videos (150 real, 150 generated) that removes linguistic biases and isolates visual-temporal understanding. Performance is reported both with gold-standard human judgments and stricter LLM-as-judge metrics. Together, TRAVL and ImplausiBench offer a unified framework for probing and improving physical plausibility in multimodal models, shedding light on a challenging and underexplored aspect of visual-temporal understanding.