PhysisForcing: 로봇 조작을 위한 물리 강화 월드 시뮬레이터 (Physics Reinforced World Simulator for

비디오 생성 모델은 체화된 월드 시뮬레이션 (embodied world simulation)을 위한 유망한 패러다임으로 등장했습니다. 그러나 일반 도메인 비디오 생성기와 로봇 특화 데이터로 미세 조정 (fine-tuned)된 모델 모두 여전히 불연속적인 운동 궤적 (motion trajectories) 및 일관되지 않은 로봇-객체 상호작용을 포함하여 물리적으로 타당하지 않은 조작을 생성할 수 있으며, 이는 월드 시뮬레이터로서의 신뢰성을 제한합니다. 광범위한 실험을 통해 우리는 이러한 물리적 불안정성이 주로 두 가지 요인, 즉 움직이는 객체의 변형 (deformation)과 상호작용하는 엔티티 간의, 특히 접촉 시 발생하는 타당하지 않은 시공간적 상관관계 (spatio-temporal correlations)에서 발생한다는 것을 발견했습니다. 이러한 관찰을 바탕으로, 우리는 픽셀 수준 (pixel-level) 및 시맨틱 수준 (semantic-level) 특징의 공동 최적화를 통해 물리 정보가 풍부한 영역에 감독 (supervision)을 집중함으로써 물리적 일관성을 강화하는 확장 가능한 학습 프레임워크인 PhysisForcing을 제안합니다. 이 프레임워크는 참조점 궤적을 사용하여 DiT 특징을 감독하는 픽셀 수준 궤적 정렬 손실 (pixel-level trajectory alignment loss)과, 고정된 (frozen) 비디오 이해 인코더에서 추출된 영역 간 관계와 DiT 특징을 정렬하는 시맨틱 수준 관계 정렬 손실 (semantic-level relational alignment loss)로 구성됩니다. R-Bench, PAI-Bench, EZS-Bench에 대한 광범위한 실험 결과, PhysisForcing은 강력한 베이스라인 모델들에 비해 체화된 비디오 생성 성능을 일관되게 향상시킴을 보여주었습니다. 구체적으로 Wan2.2-I2V-A14B와 Cosmos3-Nano 베이스 모델의 R-Bench 성능을 각각 22.3% 및 9.2% 향상시켰으며 (이는 일반적인 미세 조정 (vanilla finetuning) 대비 각각 7.1% 및 3.7% 향상된 수치임), Cosmos3-Nano 변형 모델이 가장 높은 종합 점수를 달성했습니다. 생성 능력을 넘어, WorldArena 액션 플래너 (action-planner) 프로토콜 하의 월드 모델로서 PhysisForcing은 폐루프 성공률 (closed-loop success rate)을 16.0%에서 24.0%로 높였으며, 다운스트림 정책 (downstream policy) 성공률을 더욱 향상시켰습니다. 이는 물리적으로 정렬된 비디오 모델이 로봇 조작을 위한 더 강력한 표현 (representations)을 생성함을 나타냅니다.