Видеогенераторы и скрытые правила мира: смогут ли они понять невысказанное?

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что современные модели преобразования текста в видео испытывают трудности с пониманием и воспроизведением неявных правил, определяющих физический мир.

Представлен RISE-Video — новый бенчмарк для оценки способности моделей следовать неявным правилам в сгенерированных видео, демонстрирующий пробелы в логическом мышлении даже при высоком визуальном качестве.

Несмотря на впечатляющий прогресс в генерации реалистичных видео, способность моделей понимать и воспроизводить неявные правила окружающего мира остается малоизученной проблемой. В данной работе представлена платформа ‘RISE-Video: Can Video Generators Decode Implicit World Rules?’ — новый бенчмарк для оценки способности моделей преобразования текста в видео (TI2V) к логическому мышлению. RISE-Video включает в себя 467 тщательно размеченных примеров, охватывающих восемь категорий, и позволяет оценить модели по критериям, таким как согласованность рассуждений, временная когерентность, физическая правдоподобность и визуальное качество. Выявленные недостатки современных TI2V моделей в моделировании сложных сценариев поднимают вопрос о том, какие архитектурные и методологические решения необходимы для создания генеративных моделей, способных к полноценному моделированию окружающего мира?

За пределами пикселей: Поиск осмысленности в сгенерированных видео

Современные метрики оценки сгенерированных видеороликов зачастую сосредотачиваются на визуальном качестве, упуская из виду семантическую точность и логическую связность происходящего. Это приводит к тому, что видео могут выглядеть реалистично и привлекательно, однако содержать нелогичные или физически невозможные ситуации. В результате, созданные модели, стремясь к безупречной картинке, игнорируют необходимость соответствия законам физики, здравому смыслу или общепринятым нормам поведения, что в конечном итоге снижает ценность и полезность сгенерированного контента. Данная тенденция подчеркивает необходимость разработки новых методов оценки, которые бы в первую очередь проверяли не красоту изображения, а его осмысленность и соответствие реальности.

Оценка способности сгенерированных видео к логическому мышлению — пониманию физических законов, социальных норм и здравого смысла — представляет собой сложную задачу, над которой активно работают исследователи. Современные передовые модели демонстрируют неудовлетворительные результаты даже в решении базовых задач, требующих элементарного рассуждения. Это связано с тем, что существующие метрики оценки в основном ориентированы на визуальное качество, игнорируя при этом семантическую корректность и логическую согласованность происходящего на экране. В результате, видео могут выглядеть реалистично, но при этом содержать нелепые или невозможные события, что свидетельствует о недостатке понимания окружающего мира со стороны генеративных моделей. Преодоление этой проблемы требует разработки новых подходов к оценке, которые учитывают не только визуальные характеристики, но и способность видео демонстрировать логическое мышление и соответствие общепринятым знаниям.

Несмотря на впечатляющий прогресс в генерации видео, существующие метрики оценки зачастую концентрируются на визуальном качестве, игнорируя семантическую корректность и логическую связность. Исследования показывают, что даже самые передовые модели демонстрируют крайне низкий уровень понимания базовых принципов физики, социальных норм и здравого смысла — всего 22.5% успешности в выполнении задач, требующих рассуждений. В связи с этим, возникает острая необходимость в создании новой, всесторонней системы оценки, способной определить, насколько сгенерированное видео соответствует логическим законам и реальному миру, а не просто выглядит реалистично. Такой критерий позволит более объективно оценивать прогресс в области генерации видео и стимулировать разработку моделей, способных не только создавать визуально привлекательный контент, но и демонстрировать истинный интеллект.

RISE-Video: Испытание на логику для видеомоделей

RISE-Video представляет собой оценочный набор данных (бенчмарк), разработанный для анализа способностей моделей преобразования текста в видео (Text-to-Video, TI2V) к выполнению задач, требующих рассуждений. В отличие от традиционных метрик, оценивающих визуальное качество и соответствие текстовому описанию, RISE-Video фокусируется на проверке способности модели логически выводить информацию и демонстрировать ее в сгенерированном видео. Бенчмарк включает в себя широкий спектр задач, требующих различных типов рассуждений, таких как понимание пространственных отношений, временной последовательности событий и логических выводов, что позволяет комплексно оценить интеллектуальные возможности TI2V моделей.

Тестовый набор RISE-Video включает в себя оценку моделей генерации видео по нескольким категориям рассуждений. Пространственное понимание проверяет способность модели корректно отображать взаимоотношения объектов в сцене и их расположение относительно друг друга. Временные рассуждения оценивают способность модели генерировать видео, в котором события происходят в логичной последовательности и отражают временные связи между ними. Логический вывод проверяет способность модели делать выводы на основе представленной информации и генерировать видео, соответствующее заданным логическим условиям и правилам.

По результатам оценки на бенчмарке RISE-Video, даже передовые модели генерации видео из текста демонстрируют ограниченные возможности в области рассуждений. Hailuo 2.3 достигает точности в 22.5%, Veo 3.1 — 22.3%, а Sora 2 — 21.3%. Эти показатели свидетельствуют о существенных трудностях, возникающих при создании видео, требующих логического мышления, понимания временных последовательностей и пространственных взаимосвязей, что подчеркивает необходимость дальнейших исследований в данной области.

Автоматизированная оценка: Судейство больших мультимодальных моделей

Оценка сгенерированных видео в рамках автоматизированного конвейера использует возможности больших мультимодальных моделей, таких как GPT-5. Этот подход позволяет автоматически оценивать видеоконтент на соответствие критериям RISE-Video, которые включают в себя анализ различных аспектов, таких как физическая правдоподобность, временная согласованность и логическая связность. Использование LMM (Large Multimodal Models) позволяет проводить оценку без участия человека, что повышает эффективность и масштабируемость процесса проверки качества генерируемых видеоматериалов.

Оценочная система на базе больших мультимодальных моделей (LMM) анализирует сгенерированные видео, используя три ключевых метрики. Физическая рациональность оценивает соответствие действий в видео законам физики и здравому смыслу. Временная согласованность проверяет логическую последовательность событий и отсутствие противоречий во времени. Наконец, согласованность рассуждений определяет, насколько действия в видео соответствуют заявленной цели или задаче, и демонстрируют ли они логическое мышление. Эти метрики позволяют комплексно оценить качество сгенерированных видео и выявить потенциальные недостатки в их логике и реалистичности.

Оценка видео, выполненная с использованием LMM-основанного конвейера, демонстрирует наилучшее соответствие человеческим предпочтениям. В частности, модель GPT-5 показала минимальную среднюю абсолютную ошибку (MAE) при сравнении с результатами, полученными от оценок, выставленных людьми. Значение MAE является ключевым показателем точности автоматизированной оценки, и более низкое значение указывает на более высокую степень соответствия между оценками модели и человеческими суждениями. Это обеспечивает надежность автоматизированной оценки с использованием данного конвейера и подтверждает его эффективность в качестве инструмента для количественной оценки качества генерируемых видео.

Подтверждение автоматизации: Оценка экспертов и перспективы развития

Оценка, проводимая людьми, является ключевым этапом проверки надежности и точности автоматизированной системы судейства, основанной на больших языковых моделях (LMM). Несмотря на прогресс в области искусственного интеллекта, для установления «истины» и обеспечения объективности необходимо сопоставление результатов, полученных алгоритмами, с экспертными оценками людей. Такой подход позволяет выявить потенциальные ошибки и предвзятости в работе LMM, а также откалибровать систему для более точной и адекватной оценки сложных видеоматериалов. Именно человеческая оценка служит «золотым стандартом», к которому стремится автоматизированная система, гарантируя, что суждения будут соответствовать общепринятым нормам и критериям качества.

Разработка RISE-Video демонстрирует стремление к всесторонней оценке способностей моделей к рассуждениям, выходя за рамки простой идентификации объектов или действий. Система оценивает не только восприятие — способность понимать визуальную информацию, но и опытный — понимание физических законов и здравого смысла, а также предметные знания — понимание контекста и специфики различных областей. Такой комплексный подход позволяет выявить, насколько хорошо модель способна интерпретировать видео, делать логические выводы и применять знания из разных областей для решения сложных задач, что делает RISE-Video уникальным инструментом для оценки прогресса в области искусственного интеллекта и видеоаналитики.

Комплексная оценка, предложенная в рамках исследования, обладает значительным потенциалом для развития технологий генерации видео, открывая путь к созданию более интеллектуального и реалистичного контента. Однако, текущий уровень развития моделей, несмотря на прогресс, все еще далек от совершенства. Результаты показывают, что точность выполнения сложных задач, требующих рассуждений, составляет лишь около 22,5%. Это указывает на существенное пространство для улучшений в области алгоритмов и подходов к обучению, необходимое для достижения действительно правдоподобной и осмысленной генерации видеоматериалов.

Исследование, представленное в статье, подчеркивает, что современные генеративные модели видео, несмотря на впечатляющую визуальную составляющую, испытывают трудности с пониманием и воспроизведением неявных правил окружающего мира. Это особенно заметно при оценке способности моделей к логическому мышлению и следованию сложным инструкциям. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Чем сложнее система, тем важнее уметь выделять ключевые закономерности». Данное наблюдение напрямую соотносится с проблемой, рассматриваемой в статье: способность модели RISE-Video выявлять и воспроизводить скрытые правила в видеоряде требует от неё не просто генерации визуально правдоподобного контента, но и глубокого понимания взаимосвязей между объектами и событиями.

Куда же дальше?

Представленный анализ, подобно измерению энтропии в сложной системе, выявил неожиданную хрупкость кажущегося интеллекта в генеративных моделях. Способность создавать визуально убедительные сцены не гарантирует понимания лежащих в их основе принципов. Это напоминает ситуацию с фракталами: бесконечная детализация поверхности может скрывать простую, но неочевидную структуру. Недостаток в следовании неявным правилам указывает на то, что текущие модели, возможно, оперируют скорее статистическими корреляциями, чем настоящим причинно-следственным пониманием.

Будущие исследования должны сосредоточиться не только на улучшении визуального качества, но и на разработке метрик, способных оценить глубину «понимания» этих систем. Необходимо отойти от оценки только по внешним проявлениям и искать способы «заглянуть внутрь», подобно исследованию нейронных сетей в мозге. Разработка бенчмарков, подобных RISE-Video, представляется критически важной, но недостаточной мерой. Требуется создание более сложных, многоуровневых задач, имитирующих реальный мир с его неявными правилами и контекстуальными зависимостями.

В конечном итоге, прогресс в этой области, вероятно, потребует интеграции подходов из когнитивной науки и искусственного интеллекта. Создание моделей, способных не просто генерировать изображения, но и рассуждать, планировать и адаптироваться к новым ситуациям, — это вызов, требующий не только вычислительной мощности, но и глубокого понимания принципов интеллекта, как естественного, так и искусственного.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.05986.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-07 20:48

🚀 Квантовые новости