[논문리뷰] MASS: Motion-Aware Spatial-Temporal Grounding for Physics Reasoning and Comprehension in Vision-Language Models

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저자: Xiyang Wu, Zongxia Li, Jihui Jin, Guangyao Shi, Gouthaman KV, Vishnu Raj, Nilotpal Sinha, Jingxi Chen, Fan Du, Dinesh Manocha

핵심 연구 목표

본 연구는 기존 Vision-Language Models (VLMs) 이 3D 공간 레이아웃, 움직임 패턴, 시간적 동역학을 포함하는 물리 기반 추론에서 한계를 보이는 문제를 해결하고자 합니다. 특히 AI 생성 콘텐츠(AIGC) 비디오에서 자주 발생하는 물리적 비정상성을 감지하고, 현실 세계의 물리적 맥락 단서를 해석 가능한 표현으로 변환하여 VLM의 인식, 이해 및 추론 능력을 향상시키는 것이 목표입니다.

핵심 방법론

저자들은 모델-불가지론적 접근 방식인 MASS 를 제안하며, MASS-Bench 라는 종합적인 벤치마크를 구축했습니다. MASS-Bench 는 4,350개의 실제 및 AIGC 비디오 와 8,361개의 물리 관련 QA 쌍 을 포함하며, 엔티티별 3D 움직임 추적, 시각적 접지 등의 상세 주석을 제공합니다. MASS 는 깊이 기반 3D 인코딩 , 시각적 접지(Grounding-DINO, SAM2) 및 객체 동역학을 위한 모션 추적기(CoTracker3) 를 통해 공간-시간 신호를 VLM 언어 공간에 주입합니다. 교차 모달 정렬 및 추론 강화를 위해 Temporal Group Relative Policy Optimization (T-GRPO) 를 사용한 강화 미세 조정(RFT) 이 적용되었습니다.

주요 결과

MASS 로 강화된 VLM은 비교 가능한 기준 모델과 더 큰 규모의 이전 SOTA 모델보다 각각 8.7% 및 6.0% 더 나은 성능을 달성했습니다. 특히, Qwen2.5-VL-7B + MASS 는 물리적 비정상성 감지(Physical Abnormality Detection) 와 같은 추론 집약적인 범주에서 폐쇄형 SOTA VLM인 Gemini-2.5-Flash 에 필적하는 성능을 보였습니다. 실험 결과, 단순 지도 미세 조정(SFT) 은 성능 저하를 초래하는 반면, T-GRPO 기반 RFT 는 일관되게 성능을 향상시키는 것으로 나타났습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

이 연구는 VLMs가 물리 기반 추론, 특히 AIGC 비디오 의 물리적 일관성을 평가하는 데 여전히 어려움을 겪고 있음을 명확히 보여줍니다. 원시 시각적 데이터나 모델 스케일 확장에만 의존하는 대신, 3D 위치, 모션 벡터, 깊이 단서와 같은 구조화된 공간-시간 정보를 명시적으로 VLM에 제공 하는 것이 더 강력한 성능을 이끌어냅니다. 또한, 강화 미세 조정 이 물리적 추론 능력 통합에 필수적이며, 이를 통해 환각 현상이 줄어들고 비디오 이해력이 향상 된 VLM을 개발할 수 있음을 시사합니다. MASS-Bench 는 물리적으로 지능적인 VLM 개발을 위한 귀중한 자원이 될 것입니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.