論文の概要: DeepFracture: A Generative Approach for Predicting Brittle Fractures with Neural Discrete Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13344v2
• Date: Thu, 20 Feb 2025 07:06:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:43:22.332762
• Title: DeepFracture: A Generative Approach for Predicting Brittle Fractures with Neural Discrete Representation Learning
• Title（参考訳）: DeepFracture:ニューラル離散表現学習による脆性骨折の予測
• Authors: Yuhang Huang, Takashi Kanai,
• Abstract要約: 本稿では,実行時の衝突動力学に基づくフラクチャー形状予測のための新しい学習手法を提案する。 本手法は, 現実的な脆性破壊アニメーションと剛性体シミュレーションをシームレスに統合し, 境界要素法(BEM)の脆性破壊シミュレーションを用いてトレーニングデータを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3421955132793166
• License:
• Abstract: In the field of brittle fracture animation, generating realistic destruction animations using physics-based simulation methods is computationally expensive. While techniques based on Voronoi diagrams or pre-fractured patterns are effective for real-time applications, they fail to incorporate collision conditions when determining fractured shapes during runtime. This paper introduces a novel learning-based approach for predicting fractured shapes based on collision dynamics at runtime. Our approach seamlessly integrates realistic brittle fracture animations with rigid body simulations, utilising boundary element method (BEM) brittle fracture simulations to generate training data. To integrate collision scenarios and fractured shapes into a deep learning framework, we introduce generative geometric segmentation, distinct from both instance and semantic segmentation, to represent 3D fragment shapes. We propose an eight-dimensional latent code to address the challenge of optimising multiple discrete fracture pattern targets that share similar continuous collision latent codes. This code will follow a discrete normal distribution corresponding to a specific fracture pattern within our latent impulse representation design. This adaptation enables the prediction of fractured shapes using neural discrete representation learning. Our experimental results show that our approach generates considerably more detailed brittle fractures than existing techniques, while the computational time is typically reduced compared to traditional simulation methods at comparable resolutions.
• Abstract（参考訳）: 脆性破壊アニメーションの分野では,物理シミュレーション法を用いて現実的な破壊アニメーションを生成するのは計算コストがかかる。 ボロノイ図やプレフラクチャードパターンに基づく手法はリアルタイムな応用に有効であるが、実行時に破断した形状を決定する際に衝突条件を組み込むことができない。 本稿では,実行時の衝突動力学に基づくフラクチャー形状予測のための新しい学習手法を提案する。 本手法は, 現実的な脆性破壊アニメーションと剛性体シミュレーションをシームレスに統合し, 境界要素法(BEM)の脆性破壊シミュレーションを用いてトレーニングデータを生成する。 衝突シナリオと破断形状を深層学習フレームワークに統合するために,3次元断片形状を表現するために,インスタンスとセマンティックセグメンテーションを区別した生成幾何学的セグメンテーションを導入する。 本研究では, 類似の連続衝突潜時符号を共有する複数の離散破壊パターンターゲットを最適化する問題に対処する8次元潜時符号を提案する。 この符号は、潜在インパルス表現設計における特定のフラクチャーパターンに対応する離散正規分布に従う。 この適応により、ニューラル離散表現学習を用いた破折形状の予測が可能となる。 実験結果から,本手法は既存の技術よりも細かな脆性破壊を生じさせるが,計算時間は従来のシミュレーション手法に比べて計算時間を短縮することが示唆された。

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