論文の概要: GIC: Gaussian-Informed Continuum for Physical Property Identification and Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14927v3
• Date: Thu, 31 Oct 2024 11:32:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:56:44.253137
• Title: GIC: Gaussian-Informed Continuum for Physical Property Identification and Simulation
• Title（参考訳）: GIC:物理特性同定とシミュレーションのためのガウスインフォームド連続体
• Authors: Junhao Cai, Yuji Yang, Weihao Yuan, Yisheng He, Zilong Dong, Liefeng Bo, Hui Cheng, Qifeng Chen,
• Abstract要約: 本稿では,視覚的観察を通して物理特性(システム同定)を推定する問題について検討する。 物理特性推定における幾何学的ガイダンスを容易にするために,我々は新しいハイブリッドフレームワークを提案する。 本研究では,3次元ガウス点集合としてオブジェクトを復元する動き分解に基づく動的3次元ガウスフレームワークを提案する。 抽出された物体表面に加えて、ガウスインフォームド連続体はシミュレーション中の物体マスクのレンダリングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.33467489955188
• License:
• Abstract: This paper studies the problem of estimating physical properties (system identification) through visual observations. To facilitate geometry-aware guidance in physical property estimation, we introduce a novel hybrid framework that leverages 3D Gaussian representation to not only capture explicit shapes but also enable the simulated continuum to render object masks as 2D shape surrogates during training. We propose a new dynamic 3D Gaussian framework based on motion factorization to recover the object as 3D Gaussian point sets across different time states. Furthermore, we develop a coarse-to-fine filling strategy to generate the density fields of the object from the Gaussian reconstruction, allowing for the extraction of object continuums along with their surfaces and the integration of Gaussian attributes into these continuum. In addition to the extracted object surfaces, the Gaussian-informed continuum also enables the rendering of object masks during simulations, serving as 2D-shape guidance for physical property estimation. Extensive experimental evaluations demonstrate that our pipeline achieves state-of-the-art performance across multiple benchmarks and metrics. Additionally, we illustrate the effectiveness of the proposed method through real-world demonstrations, showcasing its practical utility. Our project page is at https://jukgei.github.io/project/gic.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚的観察を通して物理特性(システム同定)を推定する問題について検討する。 物理特性推定における幾何学的ガイダンスを容易にするために,3次元ガウス表現を利用した新しいハイブリッドフレームワークを導入する。 運動因子化に基づく新しい動的3次元ガウスの枠組みを提案し、異なる時間状態における3次元ガウス点集合としてオブジェクトを復元する。 さらに,ガウス的再構成から物体の密度場を生成するための粗大で微細な充填戦略を開発し,対象の連続体とその表面を抽出し,ガウス的属性をこれらの連続体に統合する。 抽出した物体表面に加えて、ガウスインフォームド連続体は、シミュレーション中の物体マスクのレンダリングを可能にし、物理的特性推定のための2D形状のガイダンスとして機能する。 大規模な実験的評価は、パイプラインが複数のベンチマークとメトリクスで最先端のパフォーマンスを達成することを示している。 さらに,実世界の実演を通して提案手法の有効性を説明し,実用性を示す。 私たちのプロジェクトページはhttps://jukgei.github.io/project/gic.comです。

関連論文リスト

• Automated 3D Physical Simulation of Open-world Scene with Gaussian Splatting [22.40115216094332]
  Sim Anythingは、静的な3Dオブジェクトにインタラクティブなダイナミクスを与える物理ベースのアプローチである。 人間の視覚的推論に触発されて,MLLMに基づく物理特性知覚を提案する。 また、物理幾何学的適応サンプリングを用いて粒子をサンプリングして、オープンワールドシーンでオブジェクトをシミュレートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T12:52:21Z)
• DeSiRe-GS: 4D Street Gaussians for Static-Dynamic Decomposition and Surface Reconstruction for Urban Driving Scenes [71.61083731844282]
  本稿では,自己教師型ガウススプラッティング表現であるDeSiRe-GSについて述べる。 複雑な駆動シナリオにおいて、効率的な静的・動的分解と高忠実な表面再構成を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-18T05:49:16Z)
• GASP: Gaussian Splatting for Physic-Based Simulations [0.42881773214459123]
  既存の物理モデルでは、三角形や四面体メッシュ、マーチングキューブ、ケージメッシュなどのメッシュ機構が追加されている。 我々は3次元ガウス成分と整合するように、基底のニュートン力学を修正した。 結果の解は、ブラックボックスとして扱われるあらゆる物理エンジンに統合できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-09T17:28:57Z)
• MaGS: Reconstructing and Simulating Dynamic 3D Objects with Mesh-adsorbed Gaussian Splatting [27.081250446161114]
  本稿では,この課題に対処するために,メッシュ吸着型ガウス平滑化法(MaGS)を提案する。 MaGSは、3Dガウス人がメッシュの近くで歩き回ることを制約し、相互に吸着されたメッシュ-ガウスの3D表現を生成する。 このような表現は、3Dガウスのレンダリングの柔軟性とメッシュの構造的特性の両方を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T17:59:51Z)
• GaussianFormer: Scene as Gaussians for Vision-Based 3D Semantic Occupancy Prediction [70.65250036489128]
  3Dのセマンティック占有予測は,周囲のシーンの3Dの微細な形状とセマンティックスを得ることを目的としている。 本稿では,3Dシーンを3Dセマンティック・ガウシアンで表現するオブジェクト中心表現を提案する。 GaussianFormerは17.8%から24.8%のメモリ消費しか持たない最先端のメソッドで同等のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T17:59:51Z)
• HUGS: Holistic Urban 3D Scene Understanding via Gaussian Splatting [53.6394928681237]
  RGB画像に基づく都市景観の全体的理解は、難しいが重要な問題である。 我々の主な考え方は、静的な3Dガウスと動的なガウスの組合せを用いた幾何学、外観、意味論、運動の合同最適化である。 提案手法は,2次元および3次元のセマンティック情報を高精度に生成し,新たな視点をリアルタイムに描画する機能を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T13:39:05Z)
• GeoGS3D: Single-view 3D Reconstruction via Geometric-aware Diffusion Model and Gaussian Splatting [81.03553265684184]
  単視点画像から詳細な3Dオブジェクトを再構成するフレームワークであるGeoGS3Dを紹介する。 本稿では,GDS(Gaussian Divergence Significance)という新しい指標を提案する。 実験により、GeoGS3Dはビュー間で高い一貫性を持つ画像を生成し、高品質な3Dオブジェクトを再構成することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T12:24:36Z)
• Reconstruction and Simulation of Elastic Objects with Spring-Mass 3D Gaussians [23.572267290979045]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T14:25:10Z)
• Mesh-based Gaussian Splatting for Real-time Large-scale Deformation [58.18290393082119]
  ユーザがリアルタイムで大きな変形で暗黙の表現を直接変形または操作することは困難である。 我々は,インタラクティブな変形を可能にする新しいGSベースの手法を開発した。 提案手法は,高いフレームレートで良好なレンダリング結果を維持しつつ,高品質な再構成と効率的な変形を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T12:36:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。