arXiv · cs.AI· Taekoan Yoo·· 4 天前AI 评分34
PhysTrace：视频生成模型物理一致性的可解释时序评估框架
PhysTrace: Interpretable Temporal Evaluation of Physical Consistency in Video Generative Models
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Taekoan Yoo
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.31429v1
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AI 导读
研究者提出 PhysTrace，一个无需训练的框架，将 MLLM 生成的历史条件预期与观测视频窗口对齐，以时序定位视频生成模型中的物理违规并给出可解释描述。配套发布的 IntPhys2-Timing 基准为 IntPhys2 加入违规时间区间，PhysTrace 在其上的 Hit Rate 最高达 70.7%，并在 IntPhys2 的可能-不可能判别总准确率上优于对比方法。应用于 diffusion/flow 视频模型的重建视频时，该框架可跨时间步揭示属性与噪声相关的物理违规定位模式。
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