Masa Depan Pembuatan Video AI Berbasis Fisika

Video AI masih gagal pada fisika dasar. Sistem teratas hanya mencetak 32,6% pada uji gabungan fisika-dan-makna, dan banyak klip yang dihasilkan menunjukkan hampir 40% pelanggaran aturan konservasi.

Jika saya harus meringkas bidang ini dalam satu baris, ini dia: model video sedang bergerak dari "buat bingkai berikutnya terlihat benar" menjadi "prediksi apa yang seharusnya terjadi berikutnya." Pergeseran itu paling penting dalam robotika, mengemudi, data pelatihan, demo produk, dan adegan 3D bergaya permainan di mana kesalahan gerak dapat merusak keluaran.

Berikut versi singkatnya:

• Model video biasa bagus dalam penampilan, tetapi sering buruk dalam gerak, tumbukan, dan permanensi objek.

• Sistem yang sadar fisika melacak keadaan adegan seperti posisi, kecepatan, massa, dan material sebelum merender bingkai.

• Model dunia menawarkan jalan tengah: lebih banyak kendali daripada difusi biasa, tetapi lebih murah daripada simulasi penuh.

• Sistem simulasi-dalam-lingkaran memberi fisika terbaik, tetapi lebih lambat dan lebih berat dijalankan.

• Penghambat utama adalah akurasi rendah, penyimpangan setelah 5–10 detik, biaya GPU tinggi, dan standar evaluasi yang lemah.

Beberapa angka menonjol:

• Robot yang dilatih dengan data simulasi berbasis aksi mungkin membutuhkan hingga 10x lebih sedikit sampel dari pengujian fisik.

• Sistem video standar dapat mengalami penurunan 45% dalam pelacakan ketika objek tetap tersembunyi lebih dari 50 bingkai.

• Sistem seperti Newton mendorong akurasi gabungan fisika-dan-makna dari 21,4% menjadi 29,7% pada LTX-Video.

Jika Anda membangun dengan teknologi ini, langkah jangka pendeknya sederhana: mulai dengan model dunia untuk pengujian, lalu beralih ke pipeline yang didukung simulator ketika kesalahan fisika tidak dapat diterima. Sisa artikel ini menjelaskan di mana itu berhasil, di mana ia gagal, dan apa yang mungkin terjadi berikutnya.

Bagaimana AI Berbasis Fisika Mengubah Pembuatan Video

Apa Arti Pembuatan Video AI Berbasis Fisika dalam Praktik

Pembuatan video berbasis fisika memprediksi keadaan sebuah adegan - posisi, kecepatan, massa, dan material - lalu merender bingkai berikutnya. Tujuannya bukan sekadar membuat video yang terlihat benar. Melainkan membuat video yang tetap konsisten secara fisik dari satu bingkai ke bingkai berikutnya.

Itu penting karena jenis sistem ini dapat memodelkan hal-hal yang sering menyulitkan alat video standar, termasuk tumbukan benda tegar, viskositas fluida, deformasi kain, dinamika pasir, dan interaksi kontak lainnya ^[2][7].

Kesenjangan itu muncul cepat dalam prompt teks biasa. Ambil prompt seperti "sebuah gelas jatuh dari meja." Ia menyebut apa yang terjadi, tetapi meninggalkan detail yang membentuk gerak: massa, kecepatan awal, gesekan, dan sifat material. Sebagaimana dicatat seorang peneliti, prompt teks menghilangkan parameter fisik yang menentukan dinamika, sehingga penskalaan saja tidak dapat memulihkannya ^[5]. Sistem yang sadar fisika menangani masalah itu dengan menggunakan model adegan terstruktur yang membawa detail yang hilang tersebut.

Di sinilah garis antara video yang cantik dan simulasi yang dapat digunakan menjadi sulit diabaikan. Jika video ditujukan untuk pelatihan, perencanaan, atau kendali, konsistensi fisik bukan tambahan yang menyenangkan. Itu seluruh permainannya.

Mengapa Lingkungan Virtual Membutuhkan Konsistensi Fisik

Dalam lingkungan virtual, bahkan kesalahan fisika kecil dapat membesar seperti bola salju. Satu objek menembus objek lain, gerak menyimpang sedikit, tumbukan mendarat salah - dan seluruh simulasi mulai kehilangan nilai.

Itu menciptakan masalah serius dalam robotika, otonomi, dan alur kerja lain yang padat simulasi, di mana fisika yang buruk dapat meracuni data pelatihan. Robot gudang yang dilatih pada video di mana kotak saling menembus sedang mempelajari aturan gerak yang salah. Dan menyetel aturan itu dengan benar terbayar: robot yang dipralatih pada data simulasi terkondisi aksi dapat membutuhkan hingga 10x lebih sedikit sampel dunia nyata untuk mencapai keterampilan dasar pada tugas fisik ^[1].

Masalah yang sama muncul dalam mengemudi otonom. Model video standar mengalami penurunan 45% akurasi pelacakan ketika objek tetap terhalang lebih dari 50 bingkai ^[1]. Model dunia yang sadar fisika menangani itu secara berbeda. Alih-alih memperlakukan objek tersembunyi seolah ia lenyap, ia mempertahankan model internal tentang di mana pejalan kaki itu kemungkinan berada, bahkan saat di luar pandangan.

Ini juga penting di luar robotika dan mengemudi. Dalam pendidikan imersif, visualisasi arsitektur, dan demo produk, gerak harus tetap padu di bawah pengamatan cermat. Jika objek bergerak dengan cara yang terasa janggal, orang akan menyadarinya. Dalam kasus itu, interaksi yang andal - bukan sekadar keluaran sinematik - lah yang membuat simulasi bertahan. Bagi yang mengutamakan hasil visual berkualitas tinggi, model seperti Grok Imagine Video menawarkan kemampuan teks-ke-video canggih ^[2].

Membumikan Model AI Visual dalam Fisika Dunia Nyata

Teknologi di Balik Video AI Akurat Fisika Saat Ini

Model Dunia, Pembelajaran Berdasar Fisika, dan Simulasi Terdiferensiasi

Sistem video akurat fisika saat ini biasanya berada di tiga lapisan: model dunia yang dipelajari, pelatihan yang dipandu fisika, dan simulasi dalam lingkaran. Alih-alih hanya memprediksi piksel berikutnya, model dunia mempertahankan keadaan internal untuk hal-hal seperti posisi objek, kecepatan, dan sifat material. Itu memberi mereka peluang untuk menyimulasikan apa yang sebenarnya akan terjadi dalam sebuah adegan ^[2].

Dua metode membantu menutup kesenjangan antara pencocokan pola biasa dan sesuatu yang lebih dekat ke penalaran fisik.

Yang pertama adalah pembelajaran berdasar fisika. Di sini, model berlatih dengan fungsi kerugian yang menghukum keluaran yang melanggar aturan fisik. Phantom adalah contoh yang baik. Ia memodelkan konten visual dan keadaan fisik bersama-sama dengan embedding V-JEPA2, yang dapat merepresentasikan ide intuitif seperti permanensi objek. Model itu memberikan peningkatan 50,4% dalam Physical Commonsense (PC) pada tolok ukur VideoPhy dibandingkan dengan model dasarnya ^[6]. PhyWorld mengikuti jalur serupa dengan Direct Preference Optimization (DPO), mencapai 0,769 pada VBench dan 3,09 pada tolok ukur konsistensi fisik sambil mengalahkan baseline sebelumnya ^[8].

Metode kedua adalah simulasi terdiferensiasi. Dalam pengaturan ini, mesin fisika menjadi bagian dari proses pembuatan itu sendiri. Kerangka seperti PSIVG dan 3DPhysVideo menghubungkan simulator eksplisit seperti Genesis, MuJoCo, dan PyBullet ke pipeline difusi, sehingga lintasan yang direkonstruksi dan batasan adegan dapat mengarahkan apa yang dirender. Itu mengubah tugasnya dari menebak gerak menjadi menegakkan dinamika yang berlandaskan fisika.

Bagian berikutnya adalah mengubah keadaan laten itu menjadi adegan 3D yang dapat digunakan simulator secara langsung.

Representasi Adegan Dinamis dan Mesin Simulasi

Pipeline modern menggunakan metode seperti 3D Gaussian Splatting (3DGS) dan unprojection point-cloud untuk mengangkat input 2D menjadi adegan 3D yang berubah seiring waktu dan dapat disimulasikan dengan cara yang konsisten.

Begitu adegan ada dalam 3D, simulator dapat memperbaiki gerak alih-alih sekadar mendekatinya. Pada Mei 2026, peneliti dari KAIST memperkenalkan 3DPhysVideo, pipeline bebas-pelatihan yang merekonstruksi lintasan titik 3D dengan mesin fisika Genesis. Menggunakan Consistency-Guided Flow SDE, yang menegakkan kepatuhan pada lintasan yang dipandu fisika sambil menjaga fotorealisme, sistem itu menghasilkan video akurat secara fisik dari macaron yang jatuh ke piring dan istana pasir yang runtuh, mengungguli baseline sebelumnya pada skor realisme fisik ^[7].

Pada Maret 2026, tim yang mencakup Google dan Max Planck Institute mengembangkan PSIVG, yang mengekstrak mesh 3D dari video templat dan memasukkannya ke simulator berbasis MPM. Pengaturan itu membiarkan model memperbaiki tumbukan bola bowling yang salah secara fisik menjadi yang masuk akal dengan transfer momentum yang tepat ^[4].

Pilihan mesin penting. Beberapa adegan membutuhkan solver benda tegar, yang lain membutuhkan simulasi fluida, dan yang lain bergantung pada perilaku objek yang dapat berubah bentuk. Genesis menonjol di sini karena menggabungkan solver benda tegar, Material Point Method (MPM), dan dinamika fluida dalam satu platform. Itu memudahkan menangani material campuran di dalam satu pipeline.

Bagaimana Akses API Terpadu Dapat Mempercepat Eksperimentasi

Bagi tim yang menimbang jalur-jalur ini, satu API dapat memangkas waktu eksperimentasi. Satu API APIMart untuk 500+ model mengurangi overhead integrasi.

Jalan tengah yang praktis adalah memulai dengan pendekatan model dunia melalui API terpadu, lalu beralih ke simulasi-dalam-lingkaran ketika proyek membutuhkan kesetiaan fisik yang lebih ketat.

Tren yang Membentuk Masa Depan dan Di Mana Video Berbasis Fisika Akan Digunakan

Arah Riset yang Akan Mendefinisikan Generasi Berikutnya

Pergeseran berikutnya adalah beralih dari video yang lebih enak dilihat menjadi simulasi yang dapat dikendalikan. Saat ini, pola paling jelas dalam riset adalah perpindahan dari model yang sekadar menebak bagaimana sebuah adegan seharusnya terlihat. Sebaliknya, sistem yang lebih baru bertujuan menyimulasikan dinamika di bawah adegan. Perubahan itu muncul dalam beberapa arah konkret pada saat yang sama.

Salah satu yang terbesar adalah pemodelan terkondisi aksi. Alih-alih hanya bereaksi terhadap prompt teks, arsitektur generasi berikutnya juga mengambil vektor aksi sebagai input. Itu membiarkan mereka memprediksi bagaimana sebuah adegan berubah sebagai akibat langsung dari gaya atau gerakan. Sederhananya, model terkondisi aksi meningkatkan kendali karena mereka menggunakan input gerak, bukan sekadar teks.

Area aktif lainnya adalah pembuatan adegan 4D. Riset seperti Phys4D bekerja mengangkat difusi video 2D menjadi representasi dunia 4D penuh sehingga model dapat mendukung kemasukakalan fisik horizon panjang ^[10]. Yang berkaitan erat adalah perencanaan simulasi-dalam-lingkaran dan agentik, dalam-lingkaran. Dalam pengaturan ini, sistem seperti PSIVG dan Newton membawa mesin fisika atau alat eksternal lain ke dalam proses pembuatan sebelum piksel dirender ^[4][5]. Langkah ekstra itu bisa sangat berarti. Newton, misalnya, meningkatkan akurasi fisik dan semantik gabungan pada LTX-Video dari 21,4% menjadi 29,7% ^[5].

Pergeseran ini hanya berarti jika mereka memperbaiki kegagalan yang merusak alur kerja hilir.

Alur Kerja Industri dengan Nilai Jangka Pendek

Nilai jangka pendek kemungkinan akan muncul pertama dalam alur kerja di mana kesalahan fisika langsung merusak keandalan.

Robotika dan AI berwujud berada di dekat puncak daftar itu. Video yang sadar fisika dapat bertindak seperti simulator adegan, memberi robot cara merencanakan gerakan dan menguji kasus tepi tanpa membayar uji coba dunia nyata yang mahal. Logistik gudang dan pengaturan semiterstruktur lainnya tampak seperti pasar awal yang kuat, terutama di mana perencanaan horizon panjang dan penanganan oklusi penting ^[1].

Pembuatan data sintetis adalah area lain dengan penggunaan jangka pendek yang kuat. Dataset PhysInOne mencakup 2 juta video di 153.810 adegan 3D dinamis dan 71 fenomena fisik ^[11]. Itu memberi gambaran tentang skala di mana data pelatihan berlandaskan fisika sedang dibangun. Tim yang mengerjakan model persepsi untuk manufaktur, konstruksi, atau otomatisasi rantai pasok dapat menggunakan video sintetis akurat fisika untuk mencakup mode kegagalan langka yang sering terlewat oleh rekaman nyata.

Bagi tim kreatif, daya tariknya lebih sederhana: lebih banyak konsistensi, dengan lebih sedikit penggabungan objek, kesalahan gravitasi, dan permukaan yang berkedip ^[2].

Dalam produksi, difusi cenderung mengutamakan kecepatan, model dunia berada lebih dekat ke jalan tengah antara kendali dan realisme, dan sistem dalam-lingkaran memberikan jaminan fisik yang paling kuat.

Tantangan yang Masih Membatasi Pembuatan Video AI Berbasis Fisika

Realisme Fisik, Biaya Komputasi, dan Kesenjangan Evaluasi

Bahkan dengan model dunia dan simulator yang lebih baik, tiga hambatan masih menghalangi penggunaan produksi. Kemajuan sedang terjadi, tetapi model saat ini masih terlalu sering meleset dari kebenaran fisik dan semantik.

Masalah terbesar sederhana untuk dijelaskan dan sulit untuk diperbaiki: model masih belum memisahkan dengan rapi keadaan fisik dari penampilan visual. Ketika garis itu menjadi kabur, kesalahan fisika muncul cepat, terutama dalam adegan yang padat kontak. Anda melihat fluida berubah volume ketika seharusnya tidak, benda tegar saling menembus, dan objek menyimpang atau menghilang sama sekali. Dalam banyak kasus, model sedang mempelajari pola yang pernah dilihatnya alih-alih mempelajari aturan fisik yang dapat digunakan kembali dalam situasi baru ^[6][5].

Komputasi adalah penghalang besar lainnya. Sistem ini sering membutuhkan klaster GPU besar, dan latensi masih terlalu tinggi untuk penggunaan waktu nyata seperti lingkaran kendali robotika ^[1][2]. Itu membuat perbedaan besar. Model yang terlihat bagus dalam demo luring mungkin masih terlalu lambat ketika pengaturan waktu penting.

Evaluasi juga berantakan. Metrik umum seperti FID dan FVD sebagian besar menilai kualitas visual, bukan apakah adegan masuk akal secara fisik. Jadi mereka dapat melewatkan kegagalan yang terkait dengan konservasi energi atau permanensi objek. Itulah mengapa tolok ukur yang lebih baru seperti PhyWorldBench dan VideoPhy-2 penting: mereka mulai menguji bagian yang sering dilewati metrik lama ^[1][12].

Integrasi Produksi, Generalisasi, dan Keandalan

Membawa pembuatan yang sadar fisika ke produksi memunculkan serangkaian pusing kepala tersendiri. Dinamika kontak - bagaimana objek bersentuhan, memantul, meluncur, atau memampat - masih rapuh. Dan model yang berhasil dalam satu pengaturan dapat runtuh dalam pengaturan lain, bahkan ketika fisika yang mendasarinya seharusnya dekat ^[1]. Kesenjangan itu muncul juga dalam evaluasi. Beberapa model berpemilik masih mencetak nilai buruk pada uji realisme fisik, yang mengatakan banyak tentang posisi bidang ini saat ini.

Keandalan horizon panjang juga masih terbuka. Kesalahan kecil dalam dinamika laten tidak tetap kecil untuk lama. Mereka menumpuk, dan setelah hanya beberapa detik, adegan yang disimulasikan dapat menyimpang jauh dari realitas fisik ^[1].

Kompromi paling mudah dilihat berdampingan.

Satu perbaikan jangka pendek yang praktis adalah lingkaran verifikasi-koreksi: nilai keluaran, lalu rencanakan ulang. Itulah mengapa lingkaran verifikasi terus muncul dalam sistem yang dibangun dengan produksi dalam pikiran.

Kesimpulan: Seperti Apa Masa Depan Pembuatan Video AI Berbasis Fisika

Bidang ini bergerak menjauh dari prediksi bingkai sederhana dan menuju simulasi bagaimana adegan berperilaku seiring waktu. Dalam jangka pendek, pergeseran itu kemungkinan akan bersifat hibrida.

Sistem hibrida yang memasangkan mesin fisika atau perencana agentik dengan model difusi tampak seperti langkah berikutnya yang paling jelas. Mereka menambah landasan fisik tanpa memaksa tim melatih ulang seluruh model dari nol ^[4][5].

Setelah itu, adopsi kemungkinan akan muncul pertama dalam kasus penggunaan di mana konsistensi fisik paling penting. Pikirkan robotika, mengemudi otonom, dan logistik gudang. Dalam pengaturan itu, kesalahan kecil tidak sekadar terlihat janggal - mereka dapat merusak seluruh sistem. Dan imbalannya bisa besar: robot yang dipralatih pada dinamika visual terkondisi aksi dapat mencapai kemahiran dasar dengan hingga 10x lebih sedikit sampel dunia nyata ^[1].

Meski begitu, tiga hambatan menahan bidang ini:

• akurasi fisik rendah

• penyimpangan horizon panjang setelah 5–10 detik

• biaya GPU tinggi ^[1][3][5]

Batasan itulah yang membuat ruang ini belum sepenuhnya siap produksi.

Bagi tim yang menguji sistem ini hari ini, akses hampir sama pentingnya dengan pilihan model. APIMart dapat membantu mempercepat iterasi melalui satu API untuk mencoba model video seperti Sora 2 Preview dan Kling V3. Tetapi bagian yang sulit tidak berubah: konsistensi fisik masih perlu dibangun ke dalam sistem.

FAQ

Apa itu model dunia dalam pembuatan video AI?

Model dunia dalam pembuatan video AI adalah gambaran internal tentang bagaimana sebuah adegan bergeser seiring waktu. Ia membantu sistem menebak apa yang seharusnya terjadi berikutnya berdasarkan konteks sebelumnya dan tindakan apa pun yang mungkin memengaruhi adegan.

Alih-alih sekadar menebak perubahan piksel-ke-piksel, ia mencoba memodelkan aturan fisik dan kausal di bawah video. Itu mencakup hal-hal seperti gravitasi, permanensi objek, dan tumbukan. Untuk melakukan itu, sistem melacak variabel internal seperti posisi dan kecepatan objek sebelum merender setiap bingkai.

Kapan saya harus menggunakan simulasi-dalam-lingkaran alih-alih difusi?

Gunakan simulasi-dalam-lingkaran ketika akurasi fisik penting. Ia sangat cocok untuk demo produk, konten olahraga dengan gerak persis, visualisasi arsitektur, dan materi pendidikan yang menjelaskan bagaimana dunia fisik bekerja.

Model difusi dapat bekerja baik untuk animasi artistik atau bergaya. Tetapi mereka sering kesulitan dengan gravitasi, inersia, dan tumbukan. Untuk kasus penggunaan yang kritis-fisika, simulasi-dalam-lingkaran adalah pilihan yang lebih aman.

Mengapa model video berbasis fisika masih menyimpang setelah beberapa detik?

Mereka menyimpang karena kesalahan kecil dalam memprediksi bingkai berikutnya menumpuk seiring waktu. Alih-alih memodelkan fisika secara mendalam, sistem ini sering bersandar pada tiruan visual atau pola piksel statistik.

Prompt juga cenderung meninggalkan detail fisik inti seperti massa, gesekan, atau kecepatan, sehingga model harus mengisi bagian yang kosong. Dan tanpa pelacakan keadaan eksplisit atau koreksi lingkaran tertutup, urutan panjang dapat menjadi tidak stabil dan mulai melanggar hukum fisika.