## 01 先泼冷水：AI 视频没有内置物理引擎

先立认知。扩散模型做视频，学的是"数据里看起来像什么"，不是"物理上应该怎样"。

杯子掉落，模型见过的训练数据里杯子都是往下掉的，所以它大概率也往下掉——这是数据先验，不是受力分析。遇到没见过的场景，比如杯子撞桌角，它就自由发挥了：穿模、悬浮、倒着飞，什么离谱来什么。

行业里管这个问题叫**物理合理性**。它不是单一能力，而是重力、碰撞、接触连续性、物体持久性、材料属性的综合体。AI 视频模型普遍在及格线挣扎，这是 2026 年全行业的真实状态，不是哪一家的锅。

## 02 行业三条路线：先建坐标系

聊 Vera1.1 之前，先给读者一张行业地图，三条主流技术路线：

**训练侧物理奖励**。在训练阶段用物理引擎校验生成结果，漂浮、穿模、无外力自动运动就降奖励。代表：PhysRVG 用强化学习在高层空间强制执行碰撞规则；蚂蚁灵波接入轻量物理引擎，实时校验重力、碰撞、流体、刚性形变、摩擦力等 20 余项物理指标。效果扎实，但成本高，模型越大越贵。

**推理侧无训练约束**。不改模型，在推理时加规划层。代表：PhyRPR 的"物理推理-规划-精修"三阶段管线，PhyCo 让模型读懂物理属性并按指定参数生成。灵活，但约束强度和复杂场景覆盖有限。

**外部引擎注入**。用 Blender 等物理引擎生成运动脚本，再喂给扩散模型。代表：GPT4Motion 用 GPT-4 生成 Blender 脚本模拟刚性物体、布料、流体。物理最准，但只适用于可脚本化的场景。

Vera1.1 走的是第四条路：**数据先验 + 约束机制**。没有显式物理引擎，靠一组轻量机制压低物理失真概率。

## 03 Vera1.1 的物理相关机制：四件套

不卖关子，直接列四件套。

**光流约束**。前一帧输出计算光流场，得到像素运动向量，输入下一帧生成网络，预测合理的物体位移。关键细节：对 6 自由度运镜场景，区分相机运动和物体自身运动——避免把相机平移误判成物体形变。腾讯云的工程经验：只在后期叠加光流修复会出现模糊和边缘伪影，必须把光流约束嵌入生成链路。

**3D 几何约束**。这是最接近"物理约束"字面的参数：`geometry_constraint_weight`。人物特写建议 0.5-0.7，风景镜头降到 0.2-0.3，辅助抑制穿模变形。

**运动感知冲突调解**。实时检测运动幅度，静止区域维持高约束，运动区域自动衰减空间约束，给肢体摆动、物体旋转留变化空间。

**物体跟踪三层体系**。物理世界的一个铁律是"物体不会凭空消失"——跟踪体系就是保这个的，下一节拆。

## 04 物体跟踪：保"持久性"的底层体系

下落、碰撞要真实，前提是物体在帧与帧之间"还是那个东西"。Vera1.1 的跟踪体系是三层嵌套：

**全局绝对坐标编码**。整个画布共用一套二维坐标系统，每个像素有唯一全局坐标，坐标和图像特征一起注入扩散模型。精度亚像素级（空间偏差控制在 0.3 像素以内），工程实测 64K×64K 范围内坐标无漂移。这一层解决"物体在哪"。

**瓦片级特征匹配**。新瓦片生成时与相邻瓦片保留 25% 重叠区作为特征匹配带，提取 SIFT 级视觉特征做关键点匹配（阈值 0.87），匹配特征注入去噪过程，重叠区加权羽化融合。正常运镜下跨瓦片匹配成功率 98.2%。低于 20% 重叠会断层，高于 30% 重复计算拖慢速度。这一层解决"跨区块不断裂"。

**动态目标实例掩码**。模型自动识别独立物体，给每个目标分配独立实例 ID 和掩码，按优先级执行不同跟踪策略：静态背景只做空间对齐省算力；主要角色全链路跟踪（坐标 + 身份特征双重锚定）；次要物体中等约束；进出画面物体自动渐入渐出。

配套的刚性约束还有一组硬数据：人脸关键点 106 个，每 4 帧做一次结构对齐校验，关键点偏移超过 2 像素就强制拉回基准结构——特征空间插值而非硬替换，避免跳变。

## 05 实测边界：运动畸变到底什么水平

物理约束能压住多少失真？腾讯云一篇 1082 条样本的实测（覆盖电商、短剧、打斗、产品演示四类场景）给了量化答案：

| 缺陷分类 | 现象 | 样本占比 | 典型触发条件 |
|---|---|---|---|
| 人体运动畸变 | 肢体穿插、关节错位、手脚数量异常 | 14.7% | 大幅动作、高速奔跑、格斗、多人同框 |
| 主体漂移崩坏 | 五官变形、轮廓闪烁、形态逐帧跳变 | 9.2% | 长时长、无首尾帧、高 CFG |
| 局部细节崩坏 | 纹理错乱、道具突变、服饰逐帧错乱 | 7.4% | 复杂配饰、堆叠物体、精细机械道具 |
| 光影时序崩坏 | 曝光跳变、色彩断层、阴影无逻辑切换 | 5.8% | 快速推拉摇移、强光源、高 CFG + 高步数 |

总缺陷片段占比 37.1%，其中严重缺陷（不可直接商用）16.3%，轻度可修复 20.8%。干净输入条件下可压到 22% 以内。

场景差异很大：静态口播数字人严重缺陷 4.2%；产品动态展示 9.7%；叙事短剧分镜 15.5%；**格斗、奔跑等高动态打斗镜头 31.8%**——快三倍于静态场景。

## 06 物理合理性：到底多少分

量化维度上，腾讯云写实对比给 Vera1.1 的物理合理性得分是 7.8（满分 10），同场 Kling v3 是 8.0。单看分数不低，但和人类直觉的差距要认清。

更扎心的数据来自时序拆解：含 3 步以上连续动作的指令，动作逻辑准确率约 38%；单步简单动作可达 76%。倒水方向反转、物体运动不符合重力规律、工具操作顺序混乱，都是这类问题的表现。物理合理性在单步场景是够用的，**复杂因果链一长，断崖式下跌**。

腾讯云给的优化方案数据也能抄：显式光流约束让帧间流畅度提升 20%-25%，代价是生成速度降 15%-20%；因果注意力掩码让动作逻辑准确率提升约 15%——但只对工具操作、流程演示类场景有效，对多主体复杂动作提升有限。

## 07 参数清单：物理场景可直接抄

**几何与运动约束**：

| 参数 | 作用 | 推荐区间 |
|---|---|---|
| `geometry_constraint_weight` | 3D 几何约束，抑制穿模变形 | 人物特写 0.5-0.7；风景 0.2-0.3 |
| `space_layer_strength` | 空间分层总约束强度 | 0.62-0.90；超过 0.93 画面僵死 |
| `motion_sense_threshold` | 运动感知阈值，越高允许越大形变 | 0.2-0.55 |
| `time_window_size` | 滑动时序窗口 | 人物 8-10 帧；大幅运镜 10-12 帧 |

**跟踪参数（按场景）**：

| 场景 | 瓦片重叠率 | 结构锚定权重 | 校准间隔 |
|---|---|---|---|
| 慢镜头/静态运镜 | 20% | 0.7 | 8 帧 |
| 快速推拉摇移 | 30% | 0.9 | 4 帧 |
| 单角色中近景 | 25% | 0.85 | 6 帧 |
| 多角色全景 | 25% | 0.8 | 4 帧 |
| 大幅扩幅（>2 倍） | 30% | 0.9 | 每扩 1 瓦校准 1 次 |

**三个易踩的坑**：结构锚定权重拉到 1.0，人物变提线木偶；快速运镜用大时序窗口反而容易跟丢；多角色场景不开实例掩码，串脸是大概率事件。

**另外两组全局参数**：CFG 控制在 3.5-6.5（超过 7.0 畸变、过曝风险显著上升，商用阈值）；角色类 LoRA 权重 0.4-0.65（超过 0.7 局部崩坏概率抬升）。采样步数只能优化画面纹理，**修复不了时序和物理逻辑错误**——拉满步数对物理失真毫无帮助，这是很多人白烧算力的原因。

## 08 提示词与工作流：物理失真的工程解法

参数之外，工作流才是大头。实测给了一套可抄的模板：

**负面提示词固定模板**：肢体扭曲，手脚畸形，五官错乱，闪烁，形态跳变，曝光突变。

**镜头拆分**：减少大跨度连续动作描述，复杂动作拆成多段短镜头；避免同时描述 3 个及以上人物同步大幅度运动；单段时长控制在 22-25 秒以内，超长用分段生成拼接。

**打斗等物理高动态场景**：拆分镜头、降低单镜头动作幅度、后期局部重绘补全——不要指望参数硬扛。

团队层面，把缺陷当流程问题而非模型问题：脚本策划岗拆解镜头动作强度、输出标准化正负提示词模板；生成执行岗建缺陷台账（每条的参数、缺陷类型、重试次数）；质检修复岗区分可修复与不可修复缺陷（轻度用局部重绘、剪辑裁切，严重直接重生成）；项目管理岗把缺陷数据反向回灌策划迭代提示词库。成熟的流水线，可修复缺陷占全部缺陷的比例应大于 55%，严重缺陷占比控制在 10% 以内是现实目标。

## 09 团队协作与职业心得

一个真实的生产周期参照：某团队跑 30 秒无限画布视频，从"生成完再剪辑"改成"边生成边剪辑"的画布工作台模式后，生产周期从 3 天压缩到 1 天，返工率降 60%。

职业层面的提醒：别陷在调参里。天天盯着 CFG、采样步数调，觉得参数到位效果就好——但无限画布的一致性问题，不懂跟踪和坐标体系，再怎么调 CFG、插关键帧都解决不了。今天的参数技巧，下个月模型更新就作废；底层的算法逻辑和工程设计思路是通用的。多往底层挖一层，比攒十个调参技巧有用。

## 10 结论

- **Vera1.1 没有内置物理引擎**，"物理约束"= 光流约束 + 3D 几何约束 + 运动感知调解 + 物体跟踪三层体系的组合，物理合理性来自数据先验；
- 单步物理动作（下落、简单碰撞）够用，物理合理性 7.8 分级别；**复杂因果链（3 步以上连续动作）准确率跌到 38%**，这是当前架构的硬边界；
- 高动态物理场景（格斗、高速运动）严重缺陷率 31.8%，必须走"拆镜头 + 负面提示词 + 局部重绘 + 插关键帧"的工程组合拳；
- 行业趋势在往训练侧物理奖励（RL/物理引擎校验）走，Vera1.1 这类约束机制路线是当前性价比之选；
- 想让杯子摔下来真的碎：现在做不到确定性物理模拟，但把"摔的动作"拆成单步、用参考图和几何约束锚定、局部重绘补细节——成品已经能商用。


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杯子掉落，模型见过的训练数据里杯子都是往下掉的，所以它大概率也往下掉——这是数据先验，不是受力分析。遇到没见过的场景，比如杯子撞桌角，它就自由发挥了：穿模、悬浮、倒着飞，什么离谱来什么。

别指望模型自带物理引擎：Vera1.1 物体物理约束解析

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Vera1.1视频生成模型无内置物理引擎，通过光流约束、3D几何约束、运动感知调解和物体跟踪三层体系实现物理合理性，单步动作得分7.8，复杂因果链准确率38%。高动态场景严重缺陷率31.8%，建议采用拆镜头、负面提示词和局部重绘的工程组合拳，当前性价比高于训练侧物理奖励路线。

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