AI 비디오가 때때로 거꾸로 되는 이유

2022년은 생성적 인공지능이 더 넓은 대중의 상상력을 사로잡은 해였다. 2025년은 중국에서 나오는 새로운 생성적 비디오 프레임워크가 같은 것을 할 것처럼 보인다.

텐센트의 Hunyuan Video는 오픈소스 릴리스로 전 세계 비디오 확산 모델을 사용자에게 제공함으로써 취미용 인공지능 커뮤니티에 큰 영향을 미쳤다.

그 뒤를 이어 알리바바의 Wan 2.1이 가장 강력한 이미지에서 비디오 FOSS 솔루션 중 하나가 되면서 사용자 지정이 가능해졌다.

최근 인간 중심의 기초 모델인 SkyReels와 함께, 당사자는 또한 알리바바의 종합 비디오 생성 및 편집 스위트인 VACE의 출시를 기다리고 있다.

재생을 클릭하세요. 알리바바의 다기능 AI 편집 스위트인 VACE의 출시가 사용자 커뮤니티를 흥분시켰다. 출처: https://ali-vilab.github.io/VACE-Page/

급작스러운 영향

생성적 비디오 인공지능 연구 장면 자체도 폭발적이다. 3월의 첫 половине에, 화요일에 Arxiv의 컴퓨터 비전 섹션에 제출된 항목은 거의 350개에 달했다. 이는 컨퍼런스 시즌의 정점에서 볼 수 있는 수치이다.

Stable Diffusion의 출시 이후 2년이 지난 지금, Dreambooth와 LoRA 사용자 지정 방법의 개발로 특징지어지는 시기이다. 최근 몇 주 동안 새로운 릴리스와 혁신이 너무 빠르게 진행되어 모두 다 따라가기 어렵다.

비디오 확산 모델인 Hunyuan과 Wan 2.1은 수년간의 실패한 연구 노력 끝에 마침내 인간, 환경, 물체의 생성에서 시간적 일관성을 해결했다.

비디오 확산 모델은 현재 가장 강력한 이미지에서 비디오 FOSS 솔루션 중 하나가 되면서 사용자 지정이 가능해졌다.

현재 VFX 스튜디오에서는 새로운 중국 비디오 모델을 적용하여 얼굴 교환과 같은 즉각적인 도전을 해결하기 위해 직원과 자원을 투입하고 있을 것이다.

한 가지 중요한 장애물이 잠재적으로 극복되었다는 것은 큰 안도이다. 그러나 이것은 기대했던 방식으로는 아니다.

남아 있는 문제 중 하나는 다음과 같다.

재생을 클릭하세요. 작은 바위가 가파른 바위 언덕을 굴러 떨어지며 흙과 작은 돌을 밀어내는 프롬프트에 따라, Wan 2.1은 단순한 오류를犯한다. 출처: https://videophy2.github.io/

뒤로 가는 길

현재 사용 가능한 모든 텍스트에서 비디오 및 이미지에서 비디오 시스템, 상업용 폐쇄형 모델을 포함하여, 물리학 블루퍼를 생성하는 경향이 있다. 예를 들어, 바위가 언덕을 올라가는 비디오가 생성된다.

이것이 발생하는 이유에 대한 하나의 이론은 최근 알리바바와 UAE의 학술 협력에서 제안되었다. 모델은 항상 단일 이미지에 대해 훈련한다. 즉, 비디오에 대한 훈련은 단일 프레임 시퀀스로 작성된다. 모델은 ‘이전’과 ‘이후’의 그림의 올바른 시간적 순서를 배우지 않을 수 있다.

가장 가능성 있는 해결책은 모델이 소스 훈련 클립을 앞뒤로 노출시킴으로써 훈련 데이터를 늘리는 데이터 증강 루틴을 사용했다는 것이다.

이것은 임의로 수행되어서는 안 된다. 어떤 운동은 반대로 작동하지만, 많은 운동은 그렇지 않다. 2019年的 연구에서 영국 브리스톨 대학은 등가, 불변 및 불가역 소스 데이터 비디오 클립을 구별할 수 있는 방법을 개발하려고 했다.

세 가지 유형의 운동 중 하나만이 물리적으로 동적인 반대로 작동한다. 출처: https://arxiv.org/abs/1909.09422

작성자들은 문제를 명확하게 설명한다.

‘우리는 반전된 비디오의 현실성을 반전된 아티팩트에 의해 배신당한다. 어떤 아티팩트는 미묘하지만, 다른 아티팩트는 쉽게 식별할 수 있다. 예를 들어, 반전된 ‘던지기’ 동작에서 던진 물체가 바닥에서 자발적으로 떠오른다.

‘우리는 물리적 아티팩트와 비현실적인 아티팩트의 두 가지 유형을 관찰한다. 물리적 아티팩트는 물리 법칙의 위반이다. 비현실적인 아티팩트는 가능하지만 불가능한 시나리오이다. 이들은 상호 배타적이지 않으며, 많은 반전 동작은 두 가지 유형의 아티팩트를 모두 경험한다.

‘물리적 아티팩트의 예로는 중력의 반전, 물체에 대한 자발적인 충동, 불가역적인 상태 변화 등이 있다. 비현실적인 아티팩트의 예로는 접시를 캐비닛에서 꺼내서 말리고 말린 후 건조 랙에 놓는 것이 있다.

‘이러한 데이터의 재사용은 훈련 시간에 매우 일반적이며 유용할 수 있다. 예를 들어, 모델이 한 이미지나 물체의 한 가지 뷰만 학습하지 않도록 한다. 그러나 이것은 물리 법칙을 깨뜨리는 경우에만 작동한다.

임시 반전

Hunyuan Video와 Wan 2.1이 임의로 ‘반전’ 클립을 모델에 노출시켰다는 증거는 없다. 그러나 이러한 많은 보고와 실제 경험으로 보아, 이러한 모델을 구동하는 대규모 데이터셋에는 실제로 반대로 발생하는 동작이 포함된 클립이 있을 수 있다.

위에 삽입된 예제 비디오에서 생성된 바위는 Wan 2.1을 사용하여 생성되었으며, 비디오 확산 모델이 물리학을 처리하는 방식을 조사하는 새로운 연구에 포함되었다.

이 프로젝트의 테스트에서 Wan 2.1은 물리 법칙을 일관되게 지키는 능력에서 22%의 점수를 얻었다.

그러나 이것은 테스트된 시스템 중에서 최고의 점수이다. 이것은 우리가 비디오 인공지능의 다음 걸림돌을 찾았을 수 있다.

인간 주석자가 평가한 주요 오픈 및 폐쇄형 시스템의 점수. 출처: https://arxiv.org/pdf/2503.06800

연구자들은 비디오phy라는 벤치마크 시스템을 개발했다. 이 시스템은 두 번째 버전이다.

이 시스템은 GitHub에서 코드를 제공한다.

이 연구의 범위는 여기서 모두 다루기에는 너무広い 것이다. 따라서 이 연구의 방법론과 물리적 常识을 이해하는 비디오 모델의 훈련 세션의 진행을 제어하는 데 도움이 될 수 있는 지표를 설정하는 데의 잠재력을 살펴보겠다.

비디오phy-2라는 연구는 UCLA와 Google Research의 6명의 연구자에 의해 수행되었다.

이 연구는 프로젝트 사이트와 함께 코드와 데이터를 제공한다.

재생을 클릭하세요. 여기서 OpenAI Sora 모델은 노와 반사 사이의 상호작용을 이해하지 못하고, 사람과 보트의 논리적인 물리적 흐름을 제공하지 못한다.

방법

연구자들은 비디오phy-2를 ‘실제 세계에서의 행동에 대한 도전적인 常識 평가 데이터셋’으로 설명한다. 이 컬렉션에는 197개의 행동이 포함되어 있다.

대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 사용하여 3840개의 프롬프트를 생성한다.

프롬프트는 다양한 프레임워크에서 비디오를 생성하는 데 사용된다.

연구자들은 ‘후보’ 물리 법칙과 규칙을 개발했다.

이 규칙은 비디오에서 지켜야 한다.

연구자들은 다음과 같이 말한다.

‘예를 들어, 테니스 선수가 테니스를 치는 비디오에서 물리 법칙은 테니스 볼이 중력에 따라 포물선 궤도를 따를 것이다. 금준 판단을 위해 인간 주석자가 각 비디오를 평가하고, 물리 법칙을 준수하는지 확인한다.

위: LLM을 사용하여 동작에서 텍스트 프롬프트를 생성하고, 텍스트에서 비디오 생성기를 사용하여 비디오를 생성한다. 아래: 인간 주석자가 비디오의 현실성을 평가하고, 물리 법칙을 확인하고, 규칙을 추가하고, 비디오가 원래 프롬프트와 일치하는지 확인한다.

연구자들은 먼저 물리 常識을 평가하기 위해 행동을 선정했다.

그들은 Kinetics, UCF-101, SSv2 데이터셋에서 600개의 행동을 시작으로 했다.

그들은 197개의 행동을 선정했다.

이 행동에는 54개의 물체 상호작용과 143개의 물리 및 스포츠 활동이 포함되어 있다.

연구자들은 Gemini-2.0-Flash-Exp를 사용하여 각 행동에 대해 20개의 프롬프트를 생성했다.

이로 인해 총 3,940개의 프롬프트가 생성되었다.

연구자들은 비디오를 생성하기 위해 CogVideoX-5B를 사용했다.

그들은 60개의 행동을 선정했다.

이 행동에는 물리와 스포츠 활동이 포함되어 있다.

연구자들은 1,200개의 프롬프트를 생성했다.

이 데이터셋은 3,940개의 캡션과 102,000개의 인간 주석을 포함한다.

평가

연구자들은 비디오를 평가하기 위한 명확한 기준을 정의했다.

주된 목표는 각 비디오가 입력 프롬프트와 기본 물리 법칙을 얼마나 잘 따르는지 평가하는 것이었다.

연구자들은 비디오를 5점 척도에 따라 평가했다.

인간 주석자는 비디오의 현실성과 물리 법칙을 평가했다.

연구자들은 또한 비디오 언어 모델을 평가했다.

그들은 Gemini-2.0-Flash-Exp와 VideoScore를 사용했다.

모델은 비디오를 5점 척도에 따라 평가했다.

연구자들은 또한 VideoPhy-2-Autoeval을 개발했다.

이 모델은 7B 파라미터를 사용한다.

그것은 세 가지 범주에 대한 더 정확한 예측을 제공한다.

데이터와 테스트

연구자들은 다양한 생성적 비디오 시스템을 테스트했다.

그들은 CogVideoX-5B, VideoCrafter2, HunyuanVideo-13B, Cosmos-Diffusion, Wan2.1-14B, OpenAI Sora, Luma Ray를 테스트했다.

모델은 업샘플링된 캡션으로 프롬프트되었다.

비디오는 6초 미만으로 유지되었다.

연구자들은 비디오를 평가했다.

그들은 물리 활동과 물체 상호작용을 평가했다.

연구자들은 다음과 같이 말한다.

‘최상의 수행 모델인 Wan2.1-14B은 전체 데이터셋에서 32.6%, 하드 분할에서 21.9%의 점수를 얻었다. 이는 다중 모달 훈련 데이터의 다양성과 강력한 모션 필터링에 기인한다.

‘또한 폐쇄형 모델인 Ray2가 오픈 모델인 Wan2.1-14B와 CogVideoX-5B보다 성능이 낮은 것을 관찰했다. 이는 폐쇄형 모델이 물리 常識을 이해하는 데 오픈 모델보다 우수하지 않음을 시사한다.

‘또한 Cosmos-Diffusion-7B는 하드 분할에서 두 번째로 높은 점수를 얻었다. 이는 훈련 데이터에 인간 행동이 많이 포함되어 있고, 합성 시뮬레이션이 포함되어 있기 때문일 수 있다.

연구 결과는 비디오 모델이 물리 활동에서 더 많은 어려움을 겪었다는 것을 보여준다.

이것은 스포츠와 같은 물리 활동에서 더 나은 데이터셋이 필요함을 시사한다.

연구자들은 또한 비디오의 물리적 타당성과 다른 비디오 품질 지표 사이에 강한 상관관계가 없음을 발견했다.

이것은 모델이 비디오의 물리 常識을 이해하는 데 더 많은 노력이 필요함을 시사한다.

연구 결과는 비디오phy-2 데이터셋을 사용하여 평가되었다.

연구자들은 비디오phy-2-Autoeval을 사용하여 비디오를 평가했다.

그들은 비디오의 물리 常識을 평가했다.

연구자들은 다음과 같이 말한다.

‘우리는 비디오phy-2-Autoeval을 사용하여 비디오를 평가했다. 비디오의 물리 常識을 평가했다.

연구 결과는 비디오 모델이 물리 常識을 이해하는 데 더 많은 노력이 필요함을 시사한다.

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이 연구는 비디오phy-2 데이터셋을 사용하여 비디오 모델을 평가했다.

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