論文の概要: ElastoGen: 4D Generative Elastodynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15056v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 01:49:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:17:40.242651
• Title: ElastoGen: 4D Generative Elastodynamics
• Title（参考訳）: ElastoGen: 4次元生成エラストダイナミクス
• Authors: Yutao Feng, Yintong Shang, Xiang Feng, Lei Lan, Shandian Zhe, Tianjia Shao, Hongzhi Wu, Kun Zhou, Hao Su, Chenfanfu Jiang, Yin Yang,
• Abstract要約: ElastoGenは知識駆動型AIモデルで、物理的に正確な4Dエラストダイナミックスを生成する。 ElastoGenは実際の物理的手順と整合しているため、幅広い超弾性材料の正確な力学を効率的に生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.20029207991106
• License:
• Abstract: We present ElastoGen, a knowledge-driven AI model that generates physically accurate 4D elastodynamics. Unlike deep models that learn from video- or image-based observations, ElastoGen leverages the principles of physics and learns from established mathematical and optimization procedures. The core idea of ElastoGen is converting the differential equation, corresponding to the nonlinear force equilibrium, into a series of iterative local convolution-like operations, which naturally fit deep architectures. We carefully build our network module following this overarching design philosophy. ElastoGen is much more lightweight in terms of both training requirements and network scale than deep generative models. Because of its alignment with actual physical procedures, ElastoGen efficiently generates accurate dynamics for a wide range of hyperelastic materials and can be easily integrated with upstream and downstream deep modules to enable end-to-end 4D generation.
• Abstract（参考訳）: 物理的に正確な4次元エラストダイナミックスを生成する知識駆動型AIモデルであるElastoGenを提案する。 ビデオや画像に基づく観察から学ぶディープモデルとは異なり、ElastoGenは物理の原理を活用し、確立された数学的および最適化手順から学ぶ。 ElastoGenの中核的な考え方は、非線形力平衡に対応する微分方程式を、自然に深いアーキテクチャに適合する一連の反復的な局所畳み込みのような演算に変換することである。 この包括的な設計思想に従って、ネットワークモジュールを慎重に構築します。 ElastoGenは、深層生成モデルよりも、トレーニング要件とネットワークスケールの両方の観点からはるかに軽量である。 ElastoGenは実際の物理手順と整合するため、幅広い超弾性材料の正確なダイナミクスを効率よく生成し、上流および下流の深層モジュールと容易に統合してエンドツーエンドの4D生成を可能にする。

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