快速了解部分
基础信息（英文）：
1.题目: Goal Force: Teaching Video Models To Accomplish Physics-Conditioned Goals
2.时间: 2026.01
3.机构: Brown University, Cornell University
4.3个英文关键词: Video Generation, Physics Simulation, Visual Planning
1句话通俗总结本文干了什么事情
本文提出了一种名为Goal Force的新框架，教会视频生成模型通过反向推理物理因果链（例如用球杆击球），来生成能够实现特定目标力（Goal Force）的视频，从而实现无需外部物理引擎的物理感知视觉规划。
研究痛点：现有研究不足 / 要解决的具体问题
现有视频生成模型作为"世界模型"在规划时，通常依赖文本或目标图像来定义目标，但这对于复杂的物理任务来说过于抽象或不切实际；现有的力控制方法通常只关注直接施加力（Direct Force），缺乏让模型自主推理如何通过一系列因果动作来达成最终目标力（Goal Force）的能力。
核心方法：关键技术、模型或研究设计（简要）
设计了一个包含三个通道（直接力、目标力、质量）的物理控制信号，利用合成数据（多米诺骨牌、球碰撞等）微调视频扩散模型（Wan2.2），使其能够作为隐式神经物理规划器，根据目标力反推并生成实现该目标的物理动作视频。
深入了解部分
相比前人创新在哪里
- 范式转变：从之前的"直接力控制"（用户指定动作，模型执行）转变为"目标力控制"（用户指定目标，模型规划实现目标的动作）。
- 隐式规划：无需在推理时调用外部物理引擎，训练后的模型本身充当了神经物理模拟器，能进行因果推理。
- 泛化能力：仅在简单的合成数据（球、骨牌）上训练，模型能零样本泛化到复杂的现实场景（如工具使用、人机交互）。
解决方法/算法的通俗解释
想象你要教AI打台球。以前的方法是告诉AI"用球杆戳白球"（直接力），AI就只会戳白球。Goal Force的方法是告诉AI"我要让红球滚到左边"（目标力），AI会自己脑补出"需要用球杆戳白球，让白球撞红球"这一连串动作并生成视频。它就像一个会心算物理题的AI，你给它结果，它反推过程。
解决方法的具体做法
- 构建多通道控制信号：创建一个3通道的张量，分别编码"直接力"（Cause）、"目标力"（Effect/Goal）和"质量"信息，转化为视频形式输入模型。
- 合成数据训练：使用Blender和PhysDreamer生成包含多米诺骨牌、滚动球、摇摆花朵的合成视频数据集，并配对物理控制信号。
- 掩码训练策略：在训练时随机遮蔽"直接力"或"目标力"通道，强迫模型学会：给定目标力时推断出需要的直接力动作；给定直接力时预测结果。
- 模型微调：基于预训练的视频模型Wan2.2，使用ControlNet架构进行微调，使其能理解并遵循这些物理控制信号。
基于前人的哪些方法
基于Wan2.2（大型视频生成模型）和ControlNet（用于条件控制的神经网络架构）；利用了PhysDreamer生成部分训练数据；参考了Force Prompting中关于力作为高斯斑点（Gaussian blob）的编码方式。
实验设置、数据、评估方式、结论
- 数据：合成数据（3k多米诺、6k球、3k花朵）+ 现实基准测试（25个挑战场景，包括工具使用、人机交互等）。
- 评估方式 ：
- 人类偏好研究（2AFC）：对比Goal Force与纯文本提示的模型，结果显示Goal Force在遵循目标力方面显著更优。
- 视觉规划准确性：测试模型在有障碍物场景下选择正确物体施力的能力（如池塘场景中避开障碍物击球），准确率极高。
- 多样性与物理利用：验证模型能生成多种解决方案，并能利用质量信息调整撞击速度。
- 结论：模型成功学会了物理因果推理，能准确、多样且符合物理规律地生成实现目标力的视频，并在未见过的复杂场景中表现出强大的泛化能力。
提到的同类工作
PhysGen, PhysDreamer, Force Prompting, ToRA (Trajectory-oriented diffusion transformer), Sora, Lumiere, Emu Video, Video generation models as world simulators.
和本文相关性最高的3个文献
- Force Prompting：本文直接建立在其基础上，采用了类似的力编码方式，但将其从"直接力"扩展到了"目标力"规划。
- PhysDreamer：提供了生成非刚体（花朵）动态数据的方法，并作为本文的对比基准之一。
- Wan2.2：本文所使用的视频生成基础模型（Base Model），通过微调使其具备物理规划能力。
我的
- 思路比较奇怪。想法就是想生成一个物体运动的视频，同时视频里要有一个Action的东西使得物体运动（比如会生成一个机械臂拨动小物块）。主要是说能实现一个物理推理，就是猜出来这个物体是咋动的。但是比较存疑，可能模型并没学会推理，而只是拟合数据。