論文の概要: PhysGaussian: Physics-Integrated 3D Gaussians for Generative Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12198v2
• Date: Wed, 22 Nov 2023 06:46:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 11:36:36.612115
• Title: PhysGaussian: Physics-Integrated 3D Gaussians for Generative Dynamics
• Title（参考訳）: PhysGaussian: 生成ダイナミクスのための物理集積型3Dガウシアン
• Authors: Tianyi Xie, Zeshun Zong, Yuxing Qiu, Xuan Li, Yutao Feng, Yin Yang, Chenfanfu Jiang
• Abstract要約: 我々はPhysGaussianを紹介した。これは3次元ガウス内に物理的に基底付けられたニュートン力学をシームレスに統合する新しい方法である。 本手法の特長は,物理シミュレーションと視覚レンダリングのシームレスな統合である。 本手法は多種多様な材料にまたがる優れた汎用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.591268783386436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce PhysGaussian, a new method that seamlessly integrates physically grounded Newtonian dynamics within 3D Gaussians to achieve high-quality novel motion synthesis. Employing a custom Material Point Method (MPM), our approach enriches 3D Gaussian kernels with physically meaningful kinematic deformation and mechanical stress attributes, all evolved in line with continuum mechanics principles. A defining characteristic of our method is the seamless integration between physical simulation and visual rendering: both components utilize the same 3D Gaussian kernels as their discrete representations. This negates the necessity for triangle/tetrahedron meshing, marching cubes, "cage meshes," or any other geometry embedding, highlighting the principle of "what you see is what you simulate (WS$^2$)." Our method demonstrates exceptional versatility across a wide variety of materials--including elastic entities, metals, non-Newtonian fluids, and granular materials--showcasing its strong capabilities in creating diverse visual content with novel viewpoints and movements. Our project page is at: https://xpandora.github.io/PhysGaussian/
• Abstract（参考訳）: 3次元ガウス内における物理的に接地したニュートン力学をシームレスに統合し,高品質な運動合成を実現する新しい手法であるphysgaussianを紹介する。 カスタム・マテリアル・ポイント法(mpm)を用いて,物理的に有意味な運動的変形と機械的応力特性を持つ3次元ガウス核を,連続力学原理に従って拡張した。 本手法の特色は物理シミュレーションと視覚レンダリングのシームレスな統合である:両コンポーネントはそれぞれの離散表現と同じ3次元ガウスカーネルを使用する。 これは三角形/テトラエドロンメッシュ、行進立方体、ケージメッシュ、その他の幾何学的埋め込みの必要性を否定し、「あなたが見ているものは、シミュレーションする(WS$^2$)ものである」という原則を強調している。 本手法は, 弾性体, 金属, 非ニュートン流体, 粒状物質を含む多種多様な材料にまたがる特異な汎用性を示し, 新たな視点と動きを持つ多様な視覚コンテンツを作成する上での強力な能力を示す。 私たちのプロジェクトページは、https://xpandora.github.io/physgaussian/です。

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