論文の概要: Physics3D: Learning Physical Properties of 3D Gaussians via Video Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04338v1
- Date: Thu, 6 Jun 2024 17:59:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-07 13:11:04.283533
- Title: Physics3D: Learning Physical Properties of 3D Gaussians via Video Diffusion
- Title（参考訳）: 物理3D:ビデオ拡散による3Dガウスの物理特性の学習
- Authors: Fangfu Liu, Hanyang Wang, Shunyu Yao, Shengjun Zhang, Jie Zhou, Yueqi Duan,
- Abstract要約: ビデオ拡散モデルを用いて3Dオブジェクトの様々な物理的特性を学習する新しい手法である textbfPhysics3D を提案する。
本手法では,粘弾性材料モデルに基づく高一般化物理シミュレーションシステムを設計する。
弾性材料とプラスチック材料の両方を用いて, 本手法の有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.71595369663293
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent years, there has been rapid development in 3D generation models, opening up new possibilities for applications such as simulating the dynamic movements of 3D objects and customizing their behaviors. However, current 3D generative models tend to focus only on surface features such as color and shape, neglecting the inherent physical properties that govern the behavior of objects in the real world. To accurately simulate physics-aligned dynamics, it is essential to predict the physical properties of materials and incorporate them into the behavior prediction process. Nonetheless, predicting the diverse materials of real-world objects is still challenging due to the complex nature of their physical attributes. In this paper, we propose \textbf{Physics3D}, a novel method for learning various physical properties of 3D objects through a video diffusion model. Our approach involves designing a highly generalizable physical simulation system based on a viscoelastic material model, which enables us to simulate a wide range of materials with high-fidelity capabilities. Moreover, we distill the physical priors from a video diffusion model that contains more understanding of realistic object materials. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our method with both elastic and plastic materials. Physics3D shows great potential for bridging the gap between the physical world and virtual neural space, providing a better integration and application of realistic physical principles in virtual environments. Project page: https://liuff19.github.io/Physics3D.
- Abstract（参考訳）: 近年,3次元オブジェクトの動的動きをシミュレートしたり,動作をカスタマイズしたりといった応用の可能性が高まっている。
しかし、現在の3D生成モデルは、現実世界の物体の挙動を規定する固有の物理的特性を無視し、色や形状のような表面的特徴にのみ焦点をあてる傾向にある。
物理に整合した力学を正確にシミュレートするためには、材料の物性を予測し、それらを挙動予測プロセスに組み込むことが不可欠である。
それでも、現実世界の物体の様々な物質を予測することは、それらの物理的特性の複雑な性質のため、依然として困難である。
本稿では,映像拡散モデルを用いて3次元物体の様々な物理的特性を学習する新しい手法である「textbf{Physics3D}」を提案する。
本手法では, 粘弾性材料モデルに基づく高汎化可能な物理シミュレーションシステムを設計し, 高忠実度機能を有する幅広い材料をシミュレートする。
さらに,現実的な対象物のより深い理解を含むビデオ拡散モデルから,物理先行情報を抽出する。
本手法の有効性を, 弾性材料とプラスチック材料の両方で実証した。
物理3Dは、物理世界と仮想神経空間のギャップを埋める大きな可能性を示し、仮想環境における現実的な物理原理のより良い統合と応用を提供する。
プロジェクトページ: https://liuff19.github.io/Physics3D。
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