論文の概要: Reconstruction and Simulation of Elastic Objects with Spring-Mass 3D Gaussians

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09434v3
• Date: Fri, 19 Jul 2024 10:23:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 23:37:22.520716
• Title: Reconstruction and Simulation of Elastic Objects with Spring-Mass 3D Gaussians
• Title（参考訳）: スプリングマス3次元ガウスによる弾性物体の復元とシミュレーション
• Authors: Licheng Zhong, Hong-Xing Yu, Jiajun Wu, Yunzhu Li,
• Abstract要約: Spring-Gausは、複数の視点からオブジェクトのビデオから弾性オブジェクトを再構成し、シミュレーションするための3D物理オブジェクト表現である。 本研究では,3次元Spring-Massモデルを3次元ガウスカーネルに実装し,オブジェクトの視覚的外観,形状,物理力学の再構築を可能にする。 合成と実世界の両方のデータセット上でSpring-Gausを評価し,弾性物体の正確な再構成とシミュレーションを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.572267290979045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing and simulating elastic objects from visual observations is crucial for applications in computer vision and robotics. Existing methods, such as 3D Gaussians, model 3D appearance and geometry, but lack the ability to estimate physical properties for objects and simulate them. The core challenge lies in integrating an expressive yet efficient physical dynamics model. We propose Spring-Gaus, a 3D physical object representation for reconstructing and simulating elastic objects from videos of the object from multiple viewpoints. In particular, we develop and integrate a 3D Spring-Mass model into 3D Gaussian kernels, enabling the reconstruction of the visual appearance, shape, and physical dynamics of the object. Our approach enables future prediction and simulation under various initial states and environmental properties. We evaluate Spring-Gaus on both synthetic and real-world datasets, demonstrating accurate reconstruction and simulation of elastic objects. Project page: https://zlicheng.com/spring_gaus/.
• Abstract（参考訳）: 視覚的な観察から弾性物体を再構成し、シミュレーションすることは、コンピュータビジョンやロボット工学の応用に不可欠である。 3Dガウスやモデル3Dの外観や幾何学といった既存の手法では、物体の物理的特性を推定し、それらをシミュレートする能力は欠如している。 中心となる課題は、表現的だが効率的な物理力学モデルを統合することである。 複数の視点からオブジェクトのビデオから弾性物体を再構成・シミュレーションするための3次元物理オブジェクト表現であるSpring-Gausを提案する。 特に、3次元Spring-Massモデルを3次元ガウスカーネルに開発・統合し、オブジェクトの視覚的外観、形状、物理力学の再構築を可能にする。 本手法は,様々な初期状態と環境特性下での将来の予測とシミュレーションを可能にする。 合成と実世界の両方のデータセット上でSpring-Gausを評価し,弾性物体の正確な再構成とシミュレーションを実証した。 プロジェクトページ:https://zlicheng.com/spring_gaus/。

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