Автор: Денис Аветисян
Новый подход позволяет моделям искусственного интеллекта лучше интерпретировать видео, учитывая движение объектов и их взаимодействие в пространстве и времени.
Представлена модель MASS и эталонный набор данных MASS-Bench для улучшения физического мышления и понимания видео в моделях «зрение-язык».
Несмотря на успехи в стандартных видеозадачах, модели «зрение-язык» испытывают трудности с пониманием физических процессов и динамики движения. В данной работе, озаглавленной ‘MASS: Motion-Aware Spatial-Temporal Grounding for Physics Reasoning and Comprehension in Vision-Language Models’, представлен подход, направленный на преодоление этого ограничения путем явного учета пространственно-временных сигналов. Разработанный метод MASS и соответствующий бенчмарк MASS-Bench позволяют значительно улучшить способность моделей к рассуждениям, связанным с физикой, достигая результатов, сопоставимых с закрытыми SoTA моделями. Способны ли подобные решения открыть новые горизонты в области понимания и генерации реалистичных видео, включая контент, созданный искусственным интеллектом?
Растущая Несостоятельность Визуальной Реальности в AIGC-Видео
В последнее время наблюдается стремительный рост популярности видеоконтента, созданного искусственным интеллектом, известного как AIGC-видео. Однако, несмотря на впечатляющую визуальную составляющую, значительная часть этих роликов содержит сцены, противоречащие законам физики и здравому смыслу. Изображения, демонстрирующие, например, объекты, нарушающие гравитацию или невозможные взаимодействия, становятся все более распространенными. Эта тенденция представляет собой серьезную проблему, поскольку зрители могут столкнуться с дезинформацией и искаженным восприятием реальности, а системы компьютерного зрения, полагающиеся на анализ видео, могут давать ошибочные результаты, интерпретируя неправдоподобные сцены как достоверные.
Современные видеоязыковые модели (VLMs) демонстрируют существенные трудности в распознавании физически невозможных событий, изображенных в видеороликах. Это приводит к неверной интерпретации происходящего и формированию ошибочных представлений о реальном мире. Неспособность моделей адекватно оценивать физическую правдоподобность ограничивает их применение в задачах, требующих понимания причинно-следственных связей и предсказания развития событий, например, в автоматизированном анализе видеоконтента или в системах помощи для людей с ограниченными возможностями. По сути, модели часто принимают нереалистичные сцены за правдоподобные, что подчеркивает необходимость дальнейших исследований в области улучшения их способности к физическому рассуждению и критической оценке визуальной информации.
Специально разработанные наборы данных, такие как VideoHallu и VideoPhy2, наглядно демонстрируют существенные трудности, с которыми сталкиваются современные видеоязыковые модели (VLMs) при анализе физической достоверности видеоматериалов. Эти наборы данных содержат видеоролики, намеренно включающие в себя нарушения законов физики или нереалистичные события, что позволяет исследователям оценить способность моделей к логическому мышлению и пониманию причинно-следственных связей в динамических сценах. Результаты тестов на этих наборах данных показывают, что VLMs часто ошибочно интерпретируют происходящее, принимая невозможные события за реальные, что указывает на необходимость дальнейшего совершенствования алгоритмов и методов обучения для повышения их способности к физическому рассуждению и обеспечению более точного анализа видеоконтента. Выявление этих ограничений является важным шагом на пути к созданию более надежных и интеллектуальных систем обработки видеоинформации.
Пространственно-Временное Заземление: Путь к Глубокому Пониманию Видео
Пространственно-временное заземление (Spatial-Temporal Grounding) представляет собой метод явного кодирования движений объектов и динамики сцены в языковое пространство, что позволяет визуальным языковым моделям (VLM) улучшить понимание видеоконтента. Этот процесс включает в себя преобразование визуальной информации о перемещении и взаимодействии объектов в векторные представления, которые затем интегрируются с текстовыми данными. В результате VLM получает возможность не только распознавать объекты на видео, но и понимать их поведение во времени, а также причинно-следственные связи между событиями, что существенно повышает точность ответов на вопросы о видео и позволяет выполнять более сложные задачи, такие как видео-описание и предсказание дальнейшего развития событий.
Процесс привязки к реальности (grounding) активно использует методы отслеживания движения (Motion Tracking) и оценки глубины (Depth Estimation) для создания трехмерного представления сцены. Отслеживание движения определяет траектории объектов во времени, выявляя их перемещения и скорости. Оценка глубины, в свою очередь, позволяет определить расстояние до объектов в кадре, формируя информацию об их взаимном расположении в пространстве. Комбинирование этих методов позволяет построить детальную 3D-модель сцены, предоставляя визуальным языковым моделям (VLM) необходимый контекст для анализа динамических взаимодействий и понимания происходящих событий.
Данный подход позволяет визуальным языковым моделям (VLM) выйти за рамки поверхностного анализа видео и перейти к рассуждениям о физических взаимодействиях между объектами. Вместо простого распознавания визуальных элементов, VLM способны анализировать динамику сцены, учитывая траектории движения, скорости и потенциальные столкновения объектов. Это достигается за счет кодирования информации о движении и пространственных отношениях в векторное представление, которое модель использует для понимания происходящего. В результате, VLM может, например, определить, что один объект толкает другой, или что объект перемещается в ответ на внешнее воздействие, что существенно повышает точность интерпретации видеоконтента.
MASS: Независимая Архитектура для Улучшения Пространственно-Временного Рассуждения
Модель MASS представляет собой подход, не зависящий от конкретной архитектуры, предназначенный для улучшения возможностей визуальных языковых моделей (VLMs) посредством добавления модуля пространственно-временного обоснования, учитывающего движение. Это достигается путем интеграции модуля, способного анализировать и учитывать динамику объектов на видео, что позволяет VLM более точно интерпретировать и понимать сцены, содержащие движущиеся объекты. В отличие от подходов, требующих модификации базовой модели VLM, MASS может быть применен к различным существующим VLM без внесения изменений в их структуру, обеспечивая гибкость и расширяемость.
В своей работе MASS использует алгоритм CoTracker3 для точного отслеживания движения объектов и захвата их траекторий. CoTracker3 обеспечивает высокую точность идентификации и сопровождения объектов в видеопоследовательности, что критически важно для задач, требующих понимания физических взаимодействий и прогнозирования дальнейшего движения. Этот алгоритм позволяет модели не только фиксировать текущее положение объекта, но и учитывать его историю перемещения, что значительно улучшает способность к пространственно-временному рассуждению и решению задач, связанных с физикой.
Результаты экспериментов, проведенных на датасете MASS-Bench, демонстрируют существенное улучшение возможностей модели в области физического рассуждения. В частности, зафиксировано повышение точности на 8.7% по сравнению с базовой моделью Qwen2.5-VL-7B и на 6.0% по сравнению с LLaVA-OneVision-7B. Данные показатели подтверждают эффективность предложенного подхода в задачах, требующих анализа и прогнозирования физических взаимодействий и явлений.
Оценка и Расширение Возможностей Физического Рассуждения: Взгляд в Будущее
Набор данных MASS-Bench, созданный на базе MotionSight, представляет собой всесторонний эталон для оценки способностей моделей обработки визуальной информации и языка (VLM) к рассуждениям, основанным на физике. Он включает в себя тщательно отобранные видеоролики и соответствующие аннотации, позволяющие количественно оценить, насколько хорошо модель понимает и предсказывает физические взаимодействия. В отличие от существующих эталонов, MASS-Bench делает акцент на понимании движения и его влияния на физические процессы, что позволяет более точно измерить способность модели к рассуждениям о мире. Это особенно важно для развития систем искусственного интеллекта, способных к надежной навигации и взаимодействию с физической средой, например, в робототехнике и автономном транспорте. Тщательная разработка и разнообразие сценариев делают MASS-Bench ценным инструментом для исследователей, стремящихся к созданию более интеллектуальных и надежных систем ИИ.
Особенностью набора данных MASS-Bench является акцент на аннотациях, основанных на движении, что позволяет проводить более целенаправленную и точную оценку возможностей моделей в области физического рассуждения. В отличие от традиционных подходов, где анализ ограничивается статичными кадрами, MASS-Bench учитывает динамику сцены, связывая визуальную информацию с траекториями движения объектов. Это позволяет выявлять не просто способность модели распознавать объекты, но и понимать, как они взаимодействуют друг с другом и как их движение подчиняется физическим законам. Такой подход значительно повышает надежность оценки, позволяя более эффективно отличать модели, действительно понимающие физику, от тех, которые лишь имитируют такое понимание на основе поверхностных признаков. В результате, разработчики получают более объективную картину сильных и слабых сторон своих моделей, что способствует их дальнейшему улучшению и созданию более надежных систем для таких задач, как робототехника и автономное вождение.
Набор данных MASS, демонстрируя свою способность к обобщению, достиг уровня точности на датасете MMVU, сопоставимого с результатами открытых моделей аналогичного масштаба. Это указывает на то, что модель не просто заучивает конкретные примеры из обучающей выборки, но и способна применять полученные знания к новым, ранее не встречавшимся ситуациям, что крайне важно для решения реальных задач. Достигнутая производительность подтверждает эффективность подхода, используемого при создании MASS, и открывает перспективы для дальнейшего развития систем, способных к пониманию и моделированию физических процессов в видео.
Набор данных MASS-Bench играет ключевую роль в стимулировании прогресса в таких областях, как робототехника, беспилотное вождение и анализ видео. Способность модели понимать и прогнозировать физические взаимодействия, заложенная в основе этого набора, необходима для создания роботов, способных безопасно и эффективно взаимодействовать с окружающим миром. В контексте автономного вождения, понимание движения объектов и предсказание их траекторий критически важно для обеспечения безопасности и надежности систем. Кроме того, анализ видео, основанный на понимании физических принципов, позволяет создавать более интеллектуальные системы видеонаблюдения и обработки видеоконтента, способные не просто фиксировать события, но и интерпретировать их с точки зрения физической реальности. Таким образом, развитие и совершенствование наборов данных, подобных MASS-Bench, является необходимым условием для создания более совершенных и интеллектуальных систем, способных решать сложные задачи в реальном мире.
Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует важность учета пространственно-временной информации для улучшения понимания физических явлений в видео. Модель MASS, как предложено авторами, позволяет vision language models более эффективно рассуждать о динамике видео, что особенно важно для задач, связанных с обнаружением аномалий и пониманием физических процессов. Как однажды заметила Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен быть направлен на расширение человеческих возможностей, а не на их замену». Этот подход находит отражение в модели MASS, которая не заменяет существующие модели, а расширяет их возможности в области понимания видео, позволяя им лучше интерпретировать физические взаимодействия и движения объектов.
Куда же дальше?
Представленная работа, несомненно, расширяет границы понимания физических процессов в моделях, работающих с видео и текстом. Однако, стоит признать, что явное моделирование пространственно-временных взаимосвязей — это лишь один из шагов на пути к истинному «пониманию». Искусственный интеллект пока лишь демонстрирует умение сопоставлять паттерны, а не постигать лежащие в их основе принципы. Настоящим вызовом остаётся создание моделей, способных к экстраполяции, то есть предсказанию поведения системы в условиях, отличных от тех, на которых они обучались.
Особый интерес представляет вопрос о масштабируемости предложенного подхода. Успешное применение MASS к сравнительно простым видеороликам не гарантирует его эффективности при анализе более сложных, хаотичных сцен, где взаимодействие объектов описывается нелинейными уравнениями. Необходимо исследовать возможность интеграции MASS с другими моделями, специализирующимися на причинно-следственном анализе и долгосрочном прогнозировании. В противном случае, мы рискуем создать лишь ещё один «черный ящик», способный выдавать впечатляющие результаты на тестовых данных, но беспомощный в реальном мире.
И, конечно, нельзя забывать о растущей проблеме достоверности видеоконтента. С развитием технологий генерации видео, становится всё сложнее отличить реальные события от подделок. Модели, подобные MASS, должны быть способны не только понимать физические законы, но и обнаруживать аномалии, указывающие на манипуляции с видеорядом. В конечном итоге, задача состоит не в том, чтобы научить машину «видеть», а в том, чтобы научить её критически оценивать увиденное.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.18373.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Кандинский 5.0: Искусство генерации изображений и видео
- Волны под контролем: Ускорение моделирования материалов с дефектами
- Квантовые симуляторы: Преодолевая ограничения памяти
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Квантовая симуляция без издержек: новый подход к динамике открытых систем
- Квантовое моделирование затухающих волн: новый подход к точности и эффективности
- Архитектура фермента: от генерации каркаса к адресной каталитической эффективности.
- Белки в коде: от структуры к динамике
- Квантовая активность: моделирование диссипации в активных системах
2025-11-25 22:44