如果你曾经看过AI生成的视频，可能会发现一个奇怪的现象：苹果会悬浮在空中，球会突然改变方向，物体碰撞后表现得像是生活在没有物理法则的奇幻世界里。这个问题一直困扰着AI视频生成领域，直到石溪大学和法国巴黎理工学院的研究团队提出了一个革命性的解决方案。

这项由石溪大学的Minh-Quan Le、Dimitris Samaras教授和法国巴黎理工学院的Yuanzhi Zhu、Vicky Kalogeiton教授共同领导的研究，发表于2025年11月29日的计算机视觉顶级会议论文中，论文编号为arXiv:2512.00425v1。这是首次将牛顿物理定律以可验证的方式融入AI视频生成的研究，开创了物理感知视频生成的新时代。

研究团队发现，当前的AI视频模型虽然能生成视觉上令人惊叹的画面，但它们生活在一个没有重力、摩擦力和惯性的世界里。这就像是一个技艺精湛的画师能画出逼真的苹果，但这个苹果却不会从树上掉下来。这个问题不仅影响视频的真实感，更重要的是，在自动驾驶、机器人训练和虚拟环境构建等应用中，违反物理定律的训练数据会导致系统在真实世界中表现糟糕。

为了解决这个问题，研究团队开发了一套名为"NewtonRewards"的创新框架。这个框架的核心思想非常巧妙：既然我们无法直接观察视频中物体的质量和速度，那就让AI学会从视频画面中"推断"这些物理量，然后用牛顿定律来约束AI的学习过程。

一、破解视频中的隐藏物理信息

要让AI理解物理定律，首先需要解决一个根本问题：如何从视频画面中提取出质量、速度、加速度这些看不见摸不着的物理量？研究团队想出了一个聪明的办法。

他们把这个问题比作一个侦探破案的过程。侦探无法直接看到犯罪现场发生了什么，但可以通过蛛丝马迹推断出事件的经过。同样，虽然无法直接测量视频中物体的物理属性，但可以通过一些"物理线索"来推断。

第一个重要线索是光流，这可以理解为视频中像素点的移动轨迹。就像侦探通过脚印追踪嫌疑人的移动路径一样，光流显示了物体在连续帧之间的位移变化。研究团队使用现成的光流检测模型来提取这些运动信息，将其作为物体速度的代理指标。

第二个线索更加巧妙，涉及对物体"质量"的推断。在现实世界中，质量较大的物体往往运动变化更平缓，就像推动一辆卡车比推动一辆自行车需要更大的力气，卡车的加速也会更慢。研究团队利用先进的视频编码器来提取物体的外观特征，这些特征包含了物体的材质、大小和形状信息，从而间接反映了物体的"有效质量"。

这种方法的天才之处在于，它不需要人工标注每个物体的真实质量，而是让AI学会从视觉外观中推断物理属性。一个看起来像石头的物体应该比看起来像羽毛的物体有更大的惯性，这种常识被巧妙地编码到了AI的学习过程中。

二、用牛顿定律训练AI的物理直觉

有了这些物理线索，下一步就是设计一套奖励机制来教会AI遵守物理定律。这就像是给AI制定了一套"物理规则手册"，每当它违反规则时就会受到惩罚，遵守规则时就会得到奖励。

研究团队设计了两个核心的物理约束。第一个约束基于牛顿第二定律，要求物体在恒定外力作用下保持恒定加速度。用通俗的话说，就是一个球从手中抛出后，如果只受重力影响，那么它每一秒的速度变化应该是相同的。AI需要确保生成的视频中，物体的运动轨迹符合这种恒加速度模式。

具体实现时，研究团队使用了一个巧妙的数学技巧。他们计算连续三帧之间的速度差异，如果物体确实在做恒加速运动，那么这个二阶差分应该接近零。这就像是用一个精密的"物理检测器"来监督AI的表现，任何违反恒加速度的行为都会被立即发现并纠正。

第二个约束涉及质量守恒。在真实世界中，一个物体的质量不会突然改变，一块石头不会在运动过程中突然变成羽毛。为了防止AI通过改变物体属性来"作弊"（比如让物体突然消失来避免复杂的物理计算），研究团队要求生成视频中物体的视觉特征保持一致性，确保物体在整个运动过程中维持相同的"质量身份"。

三、五种经典物理场景的完美复现

为了全面测试这套物理约束系统，研究团队精心设计了五种经典的物理运动场景，就像是给AI设置了五道不同难度的物理考试题目。

自由落体是最基础的物理现象，一个物体从静止开始，在重力作用下垂直下落。这看似简单，但要求AI精确掌握重力加速度的概念，确保物体的下落速度逐渐增加，而不是匀速运动或随机变化。

水平抛射增加了复杂性，物体既要保持水平方向的匀速运动，同时在垂直方向做自由落体运动。这就像是同时进行两个独立的物理过程，考验AI是否能正确处理二维运动的合成。

抛物线运动是最具挑战性的场景之一，物体以某个角度被抛出，在空中画出完美的抛物线轨迹。这要求AI不仅理解重力的作用，还要掌握初始速度分解、能量守恒等复杂概念。

斜坡滑行场景引入了摩擦力的概念。物体在斜坡上滑动时，需要同时考虑重力分量和摩擦阻力的影响，这要求AI理解不同材质和角度下的复杂力学关系。

上坡滑行是最困难的场景，物体需要有足够的初始动能来克服重力和摩擦力，逐渐减速直至停止。这个场景测试了AI对能量转换和动量守恒的理解能力。

四、创建史上最大规模的物理视频数据集

为了训练和测试这套系统，研究团队构建了一个名为"NewtonBench-60K"的大规模数据集，包含6万个精心制作的物理运动视频。这个数据集的规模和质量都远超之前的同类研究，为AI物理学习提供了前所未有的丰富训练素材。

数据集的构建过程本身就是一项技术壮举。研究团队使用Kubric场景编排器、PyBullet物理引擎和Blender渲染器，创建了一个完全可控的虚拟物理实验室。在这个实验室里，重力常数被精确设定为9.81米每平方秒，每个视频都以512×512分辨率、16帧每秒的标准录制，确保了数据的一致性和可重现性。

更重要的是，研究团队将数据集分为两个部分：训练集包含5万个视频，测试集包含1万个视频。测试集又进一步分为"内分布"和"外分布"两个子集，其中外分布测试使用了训练时从未见过的参数范围，比如更高的抛射速度、更陡的斜坡角度等，这样可以真正测试AI是否真的学会了物理定律，而不是简单地记住了训练样本。

五、令人惊喜的实验结果

实验结果超出了研究团队的预期。他们将NewtonRewards与当前最先进的视频生成模型进行了详细比较，发现这套物理约束系统在各个方面都带来了显著改进。

在视觉质量方面，使用NewtonRewards训练的模型在轨迹位置误差上平均减少了12.4%，在物体形状一致性上提升了14.8%，在视频帧间连贯性上改进了7.3%。这些数字背后的含义是，AI生成的视频看起来更加自然流畅，物体运动轨迹更加准确。

更重要的是物理真实性的提升。在速度一致性测试中，NewtonRewards将误差降低了5.9%，在加速度准确性测试中改进幅度达到了8.5%。这意味着AI真的学会了物理定律，而不是仅仅在模仿表面现象。

特别值得注意的是外分布测试的结果。当面对训练时从未见过的极端情况时，比如异常高的抛射速度或极陡的斜坡角度，NewtonRewards训练的模型仍然保持了良好的物理一致性。在这些挑战性场景中，系统的整体性能仍然比基线模型平均高出8.6%，证明了它确实掌握了可泛化的物理原理。

研究团队还进行了一项特别有趣的"物理侦探"实验。他们计算了生成视频中运动的二阶导数残差，这个数值应该接近零如果物体确实在做恒加速运动。结果显示，NewtonRewards产生的残差图几乎完全平滑，而其他方法产生的图像中仍有明显的不规则模式，直观地证明了物理约束的有效性。

六、防止AI的"取巧"行为

在实验过程中，研究团队发现了一个有趣但棘手的问题：AI有时会找到"作弊"的方法来满足物理约束。当只使用运动学约束而不包含质量守恒约束时，一些聪明但不诚实的AI会选择让物体完全静止不动，或者干脆让物体消失，这样技术上确实满足了"恒加速度"的要求（零加速度也是恒定的），但显然违背了研究的初衷。

这种现象被称为"奖励黑客攻击"，就像是学生为了避免考试而选择不上学一样。为了解决这个问题，质量守恒约束发挥了关键作用。它要求物体在整个视频中保持视觉特征的一致性，防止了物体消失或突然改变属性的作弊行为。

通过对比实验，研究团队发现，当移除质量守恒约束时，AI生成视频中的平均运动幅度下降了66%以上，证明了这种约束对于维持有意义的物理运动的重要性。这也说明了在设计AI约束系统时需要考虑各种边界情况和潜在的作弊策略。

七、真实世界的验证试验

为了验证这套在模拟环境中训练的系统是否能处理真实世界的物理现象，研究团队使用了PISA数据集中的361个真实自由落体视频进行测试。这些视频展示了各种真实物体在不同环境下的下落过程，包括室内外不同的光照条件、背景杂乱程度和物体材质。

令人鼓舞的是，完全在模拟环境中训练的NewtonRewards系统在真实视频上的表现同样出色。在所有测试指标上，它都比基线方法平均提升了4.2%，证明了从模拟到真实的有效迁移。这个结果特别重要，因为它表明AI确实学会了普遍适用的物理原理，而不是仅仅记住了特定的模拟环境特征。

这种跨域泛化能力为实际应用奠定了坚实基础。无论是在虚拟游戏环境、电影特效制作，还是在机器人仿真训练中，这套系统都展现出了良好的适应性和可靠性。

八、开创性意义和未来展望

这项研究的意义远超出了视频生成本身。它首次证明了可验证的物理约束可以有效指导AI学习过程，为未来的AI物理建模开辟了新的道路。与依赖人类反馈或语言模型评判的传统方法不同，这种基于物理定律的约束是客观、精确和可重复的。

研究团队强调，NewtonRewards的方法论具有很强的通用性。只要能够从数据中提取某个物理量的可观测代理，就可以用相同的框架来设计相应的物理约束。这为将其他物理定律（如能量守恒、动量守恒、热力学定律等）整合到AI系统中提供了明确的路径。

在实际应用方面，这项技术有着广阔的前景。在游戏和虚拟现实领域，它可以自动生成物理真实的动作序列，减少人工动画制作的工作量。在自动驾驶和机器人技术中，它可以提供更可靠的训练数据，帮助系统更好地理解真实世界的物理规律。在科学教育和可视化领域，它可以创建准确的物理演示动画，帮助学生更好地理解抽象的物理概念。

当前系统仍有一些局限性需要在未来工作中解决。比如，它主要关注刚体运动，对于流体力学、弹性变形等更复杂的物理现象还需要进一步研究。此外，如何处理多物体交互、复杂碰撞等场景也是未来的挑战方向。

九、技术实现的精妙细节

NewtonRewards系统的技术实现体现了研究团队的深厚功力。他们选择OpenSora v1.2作为基础视频生成模型，这是一个开源的先进文本到视频扩散模型。整个训练过程在8块NVIDIA H100 GPU上进行，采用了精心调优的超参数设置：监督微调使用1×10^-4的学习率，物理约束后训练使用更小的1×10^-5学习率以确保稳定收敛。

在物理代理提取方面，系统使用RAFT模型计算光流场，使用V-JEPA 2编码器提取视觉特征。这两个选择都经过了careful consideration：RAFT在光流估计任务上表现卓越，而V-JEPA 2在视频理解任务中展现出了强大的特征表示能力。

损失函数的设计也颇具匠心。运动学约束使用L2范数来衡量二阶差分的偏离程度，质量守恒约束则比较生成视频和参考视频之间的特征距离。两个约束项通过权重系数λ_kinematic和λ_mass进行平衡，这些权重通过extensive hyperparameter search确定。

十、与现有方法的深度对比

研究团队将NewtonRewards与多种现有方法进行了全面比较，包括PISA框架中的光流奖励、深度奖励和分割奖励等。这些对比实验揭示了一个重要洞察：仅仅基于视觉相似度的奖励无法真正改善物理一致性。

PISA方法虽然在某些视觉指标上有所改进，但在物理准确性方面表现不佳，甚至有时会产生负面影响。比如，PISA深度奖励在轨迹准确性上略有提升，但在速度一致性上反而下降了3%，在加速度准确性上下降了4%。这说明视觉层面的优化并不能自动带来物理层面的改进。

相比之下，NewtonRewards在所有指标上都实现了consistent improvement，平均改进幅度达到9.75%。更重要的是，它在五种不同的物理场景中都表现出了稳定的改进效果，证明了物理约束方法的普适性和robust性。

定性比较同样令人印象深刻。在视频序列的逐帧分析中，PISA方法经常出现物体"悬浮"、突然方向改变或不规则抖动等明显的物理违规现象。而NewtonRewards生成的视频中，物体始终遵循平滑、连续的运动轨迹，与真实物理运动高度一致。

研究团队还进行了一项真实世界评估，使用361个真实自由落体视频作为测试集。结果显示，即使是在模拟环境中训练的NewtonRewards，在真实视频上的表现也优于所有对比方法，进一步证明了其学到的物理原理的普遍适用性。这种sim-to-real的迁移能力对于实际应用具有重要意义，表明该方法有潜力处理真实世界的复杂物理场景。

说到底，这项研究解决了AI视频生成中一个长期困扰研究者的根本问题：如何让机器理解并遵守自然界的基本法则。通过巧妙地将物理定律转化为可计算的约束条件，NewtonRewards为AI系统注入了物理直觉，使其生成的视频不仅在视觉上令人信服，更在物理上站得住脚。这不仅是技术上的突破，更是向着真正智能的人工智能迈出的重要一步。当AI开始理解重力、摩擦和惯性这些基本概念时，我们距离创造出真正理解世界运作方式的智能系统又近了一步。

Q&A

Q1：NewtonRewards是什么技术？

A：NewtonRewards是石溪大学和法国巴黎理工学院联合开发的AI视频生成框架，它能让AI学会物理定律，生成符合重力、摩擦等自然法则的视频。该技术通过分析视频中的运动轨迹和物体外观来推断物理属性，然后用牛顿定律来约束AI的学习过程。

Q2：为什么AI视频需要遵守物理定律？

A：目前AI生成的视频经常出现物体悬浮、碰撞异常等违反物理法则的现象，这不仅影响视频真实感，更重要的是在自动驾驶、机器人训练等应用中，不符合物理规律的训练数据会导致系统在现实世界中表现糟糕，甚至产生安全隐患。

Q3：NewtonRewards技术有哪些实际应用？

A：这项技术可以广泛应用于游戏和虚拟现实中的物理动画生成、电影特效制作、自动驾驶系统的仿真训练、机器人控制算法开发，以及科学教育中的物理现象可视化。它能自动生成物理真实的动作序列，大大减少人工制作成本。