西风 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
一段AI生成的体操视频，引发近百万网友围观，LeCun等一众大佬还因为它吵起来了。
![]()
体操表演，emmmm怎么不算呢？
![]()
通过视频右上角的水印，此段视频正是由那个一度被认为是“下一代”文生视频的Dream Machine（来自Luma AI）生成的。
大伙儿看后纷纷坐不住，围绕此讨论的，是AI视频领域的一个熟悉的话题：AI是否理解物理规律。
LeCun直接开麦：
视频生成模型不理解基本物理知识。更不用说人体了。
![]()
华盛顿大学计算机科学教授Pedro Domingos看后也“摇了摇头”：
AGI可能并不会像一些人预期的那样即将到来。
![]()
畸变雀食离谱
自Sora问世以来，“AI是否理解物理规律”这个话题就被越来越多人关注。
下面这段Sora生成的“寄居蟹用灯泡当外壳的夜间场面”是个经典的例子，海浪与沙滩的互动非常细腻，寄居蟹腿上的纤毛也活灵活现。
![]()
对比真实拍摄的类似场景照片，也就灯泡没有电源不应该亮这一个明显破绽了。
![]()
最近Luma AI的Dream Machine也一样，生成的第一视角探废弃房子真实感拉满：
![]()
由此，不少人认为Sora、LUMA等的视频生成模型已经理解了简单的物理规律。
然鹅，这次被放出的视频着实有点太离谱。
不仅腿脚乱飞，频频上演大变活人：
![]()
就这高难度的空中悬浮翻跟头，也是牛顿都要被气活了的节奏：
![]()
以至于网友看后还表示，说恐怖大可不必，说搞笑还差不多。
![]()
如此抽象，LeCun直接评论视频生成模型不会懂物理。
他还进一步解释，Sora或者其它视频生成模型都有类似的问题，视频生成技术无疑也肯定会随时间推移而进步。
但：
真正理解物理的学习系统并不会具有生成性。就像鸟类、哺乳动物等比任何视频生成系统更了解物理。然而，它们都不能生成详细的视频。
![]()
类似还有另一种思考：
即使AI视频生成模型之后会进化的很好，生成的视频质量“完美”，那么就意味着它理解物理了？
![]()
LeCun等的观点，立马引起网友的质疑：
鸟和哺乳动物也会生成详细的视频，只不过是在大脑中生成无法将其具像化。
![]()
然鹅，这种反驳并未说服LeCun。
![]()
此外，还有不少人持反对意见。
例如，谷歌DeepMind/Brain团队研究员Lucas Beyer就指出：
这就像是展示一个由几年前的Dall·E mini生成的图像，然后称当前的图像生成方式注定失败一样。
毕竟，之前生图模型生成的图像be like：
![]()
至于模型会生成如此离谱的视频？
有网友认为是缺乏体操表演数据，还有网友认为是身体部位的模糊处理，使得模型无法理解人体结构，继而不能保证肢体动作的连贯性。
![]()
视频生成在计算上更为复杂，并且具有高度的上下文相关性，对详细标注的训练数据有更大的需求，这些需求现在还未得到充分满足。
![]()
前段时间SD 3翻车，同样对人体生成效果不好，网友也讨论过这一问题，过于严格的数据审核，可能误删了一些无害的成人图像，影响了模型对人体结构的理解。
![]()
One More Thing
除了Luma AI的Dream Machine生成体操视频大翻车，Runway的Gen-3也……
![]()
同款三头六臂：
![]()
同款空中悬浮绝活：
![]()
参考链接：[1]https://x.com/ylecun/status/1807497091964449266[2]https://x.com/giffmana/status/1807511985807908926[3]https://x.com/EricDai_BioE/status/1807540558216454281[4]https://x.com/Grady_Booch/status/1807556807982010451
— 完 —
量子位年度AI主题策划正在征集中！
欢迎投稿专题 一千零一个AI应用，365行AI落地方案
或与我们分享你在寻找的AI产品，或发现的AI新动向
![]()
点这里👇关注我，记得标星哦～
一键三连「分享」、「点赞」和「在看」
科技前沿进展日日相见 ~
![]()
一段AI生成的体操视频，引发近百万网友围观，LeCun等一众大佬还因为它吵起来了。
体操表演，emmmm怎么不算呢？
通过视频右上角的水印，此段视频正是由那个一度被认为是“下一代”文生视频的Dream Machine（来自Luma AI）生成的。
大伙儿看后纷纷坐不住，围绕此讨论的，是AI视频领域的一个熟悉的话题：AI是否理解物理规律。
LeCun直接开麦：
视频生成模型不理解基本物理知识。更不用说人体了。
华盛顿大学计算机科学教授Pedro Domingos看后也“摇了摇头”：
AGI可能并不会像一些人预期的那样即将到来。
畸变雀食离谱
自Sora问世以来，“AI是否理解物理规律”这个话题就被越来越多人关注。
下面这段Sora生成的“寄居蟹用灯泡当外壳的夜间场面”是个经典的例子，海浪与沙滩的互动非常细腻，寄居蟹腿上的纤毛也活灵活现。
对比真实拍摄的类似场景照片，也就灯泡没有电源不应该亮这一个明显破绽了。
最近Luma AI的Dream Machine也一样，生成的第一视角探废弃房子真实感拉满：
由此，不少人认为Sora、LUMA等的视频生成模型已经理解了简单的物理规律。
然鹅，这次被放出的视频着实有点太离谱。
不仅腿脚乱飞，频频上演大变活人：
就这高难度的空中悬浮翻跟头，也是牛顿都要被气活了的节奏：
以至于网友看后还表示，说恐怖大可不必，说搞笑还差不多。
如此抽象，LeCun直接评论视频生成模型不会懂物理。
他还进一步解释，Sora或者其它视频生成模型都有类似的问题，视频生成技术无疑也肯定会随时间推移而进步。
但：
真正理解物理的学习系统并不会具有生成性。就像鸟类、哺乳动物等比任何视频生成系统更了解物理。然而，它们都不能生成详细的视频。
类似还有另一种思考：
即使AI视频生成模型之后会进化的很好，生成的视频质量“完美”，那么就意味着它理解物理了？
LeCun等的观点，立马引起网友的质疑：
鸟和哺乳动物也会生成详细的视频，只不过是在大脑中生成无法将其具像化。
然鹅，这种反驳并未说服LeCun。
此外，还有不少人持反对意见。
例如，谷歌DeepMind/Brain团队研究员Lucas Beyer就指出：
这就像是展示一个由几年前的Dall·E mini生成的图像，然后称当前的图像生成方式注定失败一样。
毕竟，之前生图模型生成的图像be like：
至于模型会生成如此离谱的视频？
有网友认为是缺乏体操表演数据，还有网友认为是身体部位的模糊处理，使得模型无法理解人体结构，继而不能保证肢体动作的连贯性。
视频生成在计算上更为复杂，并且具有高度的上下文相关性，对详细标注的训练数据有更大的需求，这些需求现在还未得到充分满足。
前段时间SD 3翻车，同样对人体生成效果不好，网友也讨论过这一问题，过于严格的数据审核，可能误删了一些无害的成人图像，影响了模型对人体结构的理解。
One More Thing
除了Luma AI的Dream Machine生成体操视频大翻车，Runway的Gen-3也……
同款三头六臂：
同款空中悬浮绝活：
参考链接：[1]https://x.com/ylecun/status/1807497091964449266[2]https://x.com/giffmana/status/1807511985807908926[3]https://x.com/EricDai_BioE/status/1807540558216454281[4]https://x.com/Grady_Booch/status/1807556807982010451
— 完 —
量子位年度AI主题策划正在征集中！
欢迎投稿专题 一千零一个AI应用，365行AI落地方案
或与我们分享你在寻找的AI产品，或发现的AI新动向
点这里👇关注我，记得标星哦～
一键三连「分享」、「点赞」和「在看」
科技前沿进展日日相见 ~