提出了一种名为 Physion++ 的数据集和评测基准，旨在严格评估视觉物理预测在人工系统中的表现，其中预测依赖于对场景中物体的潜在物理属性的准确估计，结果发现，所有现有的先进模型都没有像人类一样学习进行物理预测。

Jun, 2023

本论文提出了一项基于视觉任务的评估基准，以测试人工系统对于宏观物体、运动、力等物理理解的程度，同时介绍了两个旨在以无监督的方式学习直观物理的深度神经网络系统，并通过与人类数据的比较，对下一帧预测建筑的潜力和限制进行了新颖的结果分析。

Mar, 2018

介绍了一种新的可训练系统，用于物理上合理的无标记 3D 人体运动捕捉，称之为 physionical，该系统在多种具有挑战性的场景下实现了最新技术的结果，其输入为 2D 关节关键点，能够在交互帧速率中生成平滑而物理明确的 3D 动作。

May, 2021

我们引入了连续物理数据集（ContPhy），这是一个用于评估机器物理常识的新型基准。通过涵盖不同场景中的多样化物理属性推理以及对应的动力学预测，ContPhy 补充了现有的物理推理基准。我们评估了一系列 AI 模型，并发现它们在 ContPhy 上仍然难以达到令人满意的性能，这表明当前的 AI 模型在连续物体方面仍然缺乏物理常识，尤其是软体，并证明了该数据集的价值。我们还引入了一种基于粒子的物理动力学模型与最近的大型语言模型相结合的神谕模型（ContPRO），该模型结合了两种模型的优势，即精确的动力学预测和可解释的推理。ContPhy 旨在促进在不同物理场景中的感知和推理的进步，缩小人类和机器智能在理解物理世界方面的差距。项目页面：这个 https URL

Feb, 2024

本研究提出了一种无监督的物体中心预测模型，通过学习物体之间的视觉动态来进行未来预测，实验结果表明该模型在生成视觉质量和物理可靠性方面优于现有技术。

Mar, 2024

本文探讨了基于物理规律的计算机视觉任务的制定和方法，提出了计算机视觉流水线的分类系统，并分别研究了如何在每个阶段中引入基本物理规律和控制方程，在计算机视觉领域中的应用前景是制定更好的计算机视觉模型以提高物理可行性、准确性、数据效率和泛化能力。

May, 2023

该论文提出了一种神经模型，同时基于物理学原理和视觉先验进行推理和预测，通过对粒子的估计预测物理参数，即视觉基础，并在刚体、可变形材料和流体的复杂环境中证明了它的有效性，允许模型在几次观察内推断出物理特性，从而快速适应未见过的场景并进行准确的未来预测。

Apr, 2020

通过物理环境模拟与多智能体互动，构建 PHASE 数据集，以此设计社会认知任务和社会预测任务，并引入基准模型 —— 贝叶斯逆向规划方法，验证通过该方法可以更好的识别多智能体的复杂社会互动行为。

Mar, 2021

这项研究针对动态人机交互进行了物理模拟，通过模仿人机动态交互示范来教授仿人机器人动态交互技能，采用了无需任务特定奖励设计的基于物理的全身交互示范方法，通过引入接触图来明确建模身体部位与物体之间的接触关系，并设计了接触图奖励，能够简单而有效地模仿各种人机交互任务。

Dec, 2023

通过创建一个基准测试集 VideoPhy，我们评估了现有的文本到视频生成模型是否能符合真实世界活动的物理常识，结果显示这些模型缺乏生成符合文字提示和物理规律视频的能力，从而揭示了视频生成模型远未准确模拟物理世界的程度。

Jun, 2024