「物理约束」共找到 564 篇相关文章
生成视频总出物理bug？用VLM迁移+token级对齐，让燃烧在正确位置发生，碰撞遵循动量守恒丨CVPR 2026近满分接收
现有生成式视频模型多停留在“外观拟合”，未真正“物理建模”。中山大学等机构提出ProPhy，构建渐进式物理对齐框架，使模型有“分层物理理解”与“空间物理对齐”能力，论文被CVPR2026近满分接收。
物理引擎 + 视频生成！输入一张图，让AI演给你看真实物理世界
WonderPlay将物理仿真与视频生成结合，从单张图像生成动态3D场景。它引入混合生成模拟器，形成物理求解器与视频生成器闭环。与其他方法对比，WonderPlay在多种场景和材质下表现更优。
RSS 2025｜物理驱动的世界模型PIN-WM：直接从视觉观测估计物理属性，可用于操作策略学习
国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出物理驱动的世界模型PIN - WM，能从视觉观测辨识刚体物理属性。还提出PADC提升迁移性能，经实验验证其在非抓握式操作技能Sim2Real迁移中表现出色。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
世界首个！李飞飞团队推出物理推理基准，大模型统统不及格？
斯坦福联合中科大团队推出世界首个评估视觉语言模型物理推理能力的基准QuantiPhy，通过测试发现顶尖模型在数值计算上不如人类，还揭示模型推理靠记忆而非测量，为AI发展指明方向。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
NVIDIA开源“Banana”级黑科技！会懂物理、理解时间的图像编辑模型！
继谷歌Banana后，英伟达开源物理级图像编辑模型ChronoEdit - 14B，被称‘NVIDIA版的Banana’。它有‘时间观念’和‘物理常识’，能按描述生成符合物理规律图像，适用于多领域。
不再止步于自然语言！PhiZero让世界模型学会「物理语言」
PhiZero由中科院自动化所团队研发，探索让AI读懂真实世界运动、交互与变化的“物理语言”。它构建Reason - then - Render框架，经大量数据训练，在多基准测试中表现领先，为AI理解物理世界开辟新通道。
所有大模型，都学物理学：北大物理系一篇研究，震撼了AI圈
北大等机构团队跨界用物理学最小作用量原理，提出新颖方法估计 LLM 生成方向性，揭示其背后‘物理定律’。发现 LLM 生成有细致平衡现象，还能用物理指标给大模型画像，让 AI 研究提升到‘物理科学’高度。
极佳视界获新一轮亿元级 A1 轮融资，CEO：“物理世界 ChatGPT 时刻”将在 2 至 3 年内到来
近日，极佳视界完成新一轮亿元级 A1 轮融资，由华为哈勃、华控基金联合投资。该公司聚焦物理 AI，其创始人兼 CEO 黄冠博士称‘物理世界 ChatGPT 时刻’2 至 3 年内到来，世界模型技术价值已现。