論文の概要: GASP: Gaussian Splatting for Physic-Based Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05819v3
- Date: Fri, 31 Oct 2025 14:19:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-03 15:46:16.739106
- Title: GASP: Gaussian Splatting for Physic-Based Simulations
- Title（参考訳）: GASP:物理シミュレーションのためのガウス散乱
- Authors: Piotr Borycki, Weronika Smolak, Joanna Waczyńska, Marcin Mazur, Sławomir Tadeja, Przemysław Spurek,
- Abstract要約: 物理シミュレーションは実世界の様々な応用における3Dシーンのモデリングと利用において最重要である。
既存のモデルでは、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。
あるいは、3次元ガウス成分と整合するように、物理基底のニュートン力学を修正できる。
我々のGS for Physics-Based Simulations (GASP) パイプラインはパラメタライズされた平坦なガウス分布を用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.377471081417809
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Physics simulation is paramount for modeling and utilizing 3D scenes in various real-world applications. However, integrating with state-of-the-art 3D scene rendering techniques such as Gaussian Splatting (GS) remains challenging. Existing models use additional meshing mechanisms, including triangle or tetrahedron meshing, marching cubes, or cage meshes. Alternatively, we can modify the physics-grounded Newtonian dynamics to align with 3D Gaussian components. Current models take the first-order approximation of a deformation map, which locally approximates the dynamics by linear transformations. In contrast, our GS for Physics-Based Simulations (GASP) pipeline uses parametrized flat Gaussian distributions. Consequently, the problem of modeling Gaussian components using the physics engine is reduced to working with 3D points. In our work, we present additional rules for manipulating Gaussians, demonstrating how to adapt the pipeline to incorporate meshes, control Gaussian sizes during simulations, and enhance simulation efficiency. This is achieved through the Gaussian grouping strategy, which implements hierarchical structuring and enables simulations to be performed exclusively on selected Gaussians. The resulting solution can be integrated into any physics engine that can be treated as a black box. As demonstrated in our studies, the proposed pipeline exhibits superior performance on a diverse range of benchmark datasets designed for 3D object rendering. The project webpage, which includes additional visualizations, can be found at https://waczjoan.github.io/GASP.
- Abstract（参考訳）: 物理シミュレーションは実世界の様々な応用における3Dシーンのモデリングと利用において最重要である。
しかし,Gaussian Splatting (GS)のような最先端の3Dシーンレンダリング技術との統合は依然として困難である。
既存のモデルでは、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。
あるいは、3次元ガウス成分と整合するように、物理基底のニュートン力学を修正できる。
現在のモデルは変形写像の1階近似をとり、線形変換によって局所的に力学を近似する。
対照的に、GS for Physics-Based Simulations (GASP) パイプラインはパラメタライズされた平坦なガウス分布を使用する。
したがって、物理エンジンを用いたガウス成分のモデル化の問題は、3Dポイントでの動作に還元される。
本研究では,ガウスの操作,メッシュを組み込むパイプラインの適応,シミュレーション中のガウスサイズの制御,シミュレーション効率の向上など,新たなルールを提案する。
これは、階層構造を実装し、選択したガウスに対してのみシミュレーションを行うことができるガウス群戦略によって達成される。
結果として得られる解は、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することができる。
本稿で示すように,提案パイプラインは,3次元オブジェクトレンダリング用に設計された多様なベンチマークデータセットに対して,優れた性能を示す。
さらなる視覚化を含むプロジェクトのWebページは、https://waczjoan.github.io/GASP.org.com/https://waczjoan.github.io/GASP.comで見ることができる。
関連論文リスト
- FastPhysGS: Accelerating Physics-based Dynamic 3DGS Simulation via Interior Completion and Adaptive Optimization [56.17833729527066]
我々は物理に基づく動的3DGSシミュレーションのためのフレームワークであるFastPhysGSを提案する。
FastPhysGSは、わずか7GBのランタイムメモリを使用して、1分で高忠実度物理シミュレーションを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-02T07:00:42Z) - GaussianFluent: Gaussian Simulation for Dynamic Scenes with Mixed Materials [34.530526668727056]
GaussianFluentは動的オブジェクト状態の現実的なシミュレーションとレンダリングのためのフレームワークである。
生成モデルによって導かれる内部ガウスを密度化することによって内部を合成する。
最適化された連続損傷材料ポイント法(CD-MPM)を統合し、極めて高速で脆性破壊シミュレーションを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-14T07:59:52Z) - PhysGM: Large Physical Gaussian Model for Feed-Forward 4D Synthesis [37.21119648359889]
PhysGMはフィードフォワードフレームワークであり、単一の画像から3次元ガウス表現とその物理的特性を共同で予測する。
1分で1枚の画像から高忠実度4Dシミュレーションを効果的に生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-19T15:10:30Z) - PIG: Physically-based Multi-Material Interaction with 3D Gaussians [14.097146027458368]
PIG: 3次元ガウシアンとの物理的に基いた多元的相互作用は、3次元物体のセグメンテーションと高精度に相互作用する物体のシミュレーションを組み合わせた新しいアプローチである。
本手法は,映像品質の面では最先端技術(SOTA)よりも優れるだけでなく,物理的に現実的なシーン生成の分野での新たな方向やパイプラインも開放することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-09T11:25:21Z) - FlexGS: Train Once, Deploy Everywhere with Many-in-One Flexible 3D Gaussian Splatting [57.97160965244424]
3Dガウススプラッティング(3DGS)は、3Dシーン表現や新しいビュー合成に様々な応用を可能にしている。
従来のアプローチでは、重要でないガウス人を刈り取ることに重点を置いており、3DGSを効果的に圧縮している。
本稿では3DGSの弾性推論手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-04T17:17:57Z) - EVolSplat: Efficient Volume-based Gaussian Splatting for Urban View Synthesis [61.1662426227688]
既存のNeRFおよび3DGSベースの手法は、フォトリアリスティックレンダリングを実現する上で有望な結果を示すが、スローでシーンごとの最適化が必要である。
本稿では,都市景観を対象とした効率的な3次元ガウススプレイティングモデルEVolSplatを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-26T02:47:27Z) - Thin-Shell-SfT: Fine-Grained Monocular Non-rigid 3D Surface Tracking with Neural Deformation Fields [66.1612475655465]
RGBビデオから変形可能な表面を3Dで再現することは難しい問題だ。
既存の方法は、統計的、神経的、物理的に先行する変形モデルを使用する。
我々は,非剛性3次元トラッキングメッシュの新しい手法であるThinShell-SfTを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-25T18:00:46Z) - REdiSplats: Ray Tracing for Editable Gaussian Splatting [0.0]
レイトレーシングとメッシュによるフラットな3Dガウス表現を用いたREdiSplatsを紹介する。
実際、メッシュによってパラメータ化された平坦なガウス分布を用いてシーンをモデル化する。
BlenderやNvdiffrastといった3Dツールを使ってモデルをレンダリングすることで、既存のすべての3Dグラフィックス技術と統合することが可能になる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-15T22:42:21Z) - DirectTriGS: Triplane-based Gaussian Splatting Field Representation for 3D Generation [37.09199962653554]
ガウススプラッティング(GS)を用いた3次元オブジェクト生成のための新しいフレームワークであるDirectTriGSを提案する。
提案した生成フレームワークは,テキスト・ツー・3Dタスクにおいて高品質な3Dオブジェクト形状とレンダリング結果を生成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-10T04:05:38Z) - DreamMesh4D: Video-to-4D Generation with Sparse-Controlled Gaussian-Mesh Hybrid Representation [10.250715657201363]
本稿では,メッシュ表現と幾何スキン技術を組み合わせた新しいフレームワークDreamMesh4Dを紹介し,モノクロビデオから高品質な4Dオブジェクトを生成する。
我々の手法は現代のグラフィックパイプラインと互換性があり、3Dゲームや映画産業におけるその可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T10:41:08Z) - Dynamic Gaussian Marbles for Novel View Synthesis of Casual Monocular Videos [58.22272760132996]
既存の4次元ガウス法は単分子配置が制約されていないため、この設定で劇的に失敗することを示す。
単分子配置の難易度を目標とした3つのコア修正からなる動的ガウス大理石を提案する。
Nvidia Dynamic ScenesデータセットとDyCheck iPhoneデータセットを評価し,Gaussian Marblesが他のGaussianベースラインを著しく上回っていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-26T19:37:07Z) - GIC: Gaussian-Informed Continuum for Physical Property Identification and Simulation [60.33467489955188]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-21T07:37:17Z) - Effective Rank Analysis and Regularization for Enhanced 3D Gaussian Splatting [33.01987451251659]
3D Gaussian Splatting(3DGS)は、高品質な3D再構成によるリアルタイムレンダリングが可能な有望な技術として登場した。
その可能性にもかかわらず、3DGSは針状アーティファクト、準最適ジオメトリー、不正確な正常といった課題に遭遇する。
正規化として有効ランクを導入し、ガウスの構造を制約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-17T15:51:59Z) - Direct Learning of Mesh and Appearance via 3D Gaussian Splatting [3.4899193297791054]
本稿では、3DGSを明示的な幾何学的表現、すなわちメッシュに組み込んだ学習可能なシーンモデルを提案する。
我々のモデルはメッシュと外観をエンドツーエンドで学習し、メッシュ面に3Dガウスアンを結合し、3DGSの微分レンダリングを行い、測光監督を得る。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-11T07:56:19Z) - 3D Geometry-aware Deformable Gaussian Splatting for Dynamic View Synthesis [49.352765055181436]
動的ビュー合成のための3次元幾何学的変形可能なガウススメッティング法を提案する。
提案手法は,動的ビュー合成と3次元動的再構成を改良した3次元形状認識変形モデリングを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-09T12:47:30Z) - Bridging 3D Gaussian and Mesh for Freeview Video Rendering [57.21847030980905]
GauMeshはダイナミックシーンのモデリングとレンダリングのために3D GaussianとMeshをブリッジする。
提案手法は, 動的シーンの異なる部分を表現するために, プリミティブの適切なタイプに適応することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-18T04:01:26Z) - Spec-Gaussian: Anisotropic View-Dependent Appearance for 3D Gaussian Splatting [55.71424195454963]
Spec-Gaussian は球面調和の代わりに異方性球面ガウス場を利用するアプローチである。
実験結果から,本手法はレンダリング品質の面で既存の手法を超越していることが示された。
この改良は、3D GSの適用性を高めて、特異面と異方面の複雑なシナリオを扱う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-24T17:22:15Z) - MoDA: Modeling Deformable 3D Objects from Casual Videos [84.29654142118018]
神経二元四元系ブレンドスキンニング(NeuDBS)を提案し,スキンを折り畳むことなく3次元点変形を実現する。
異なるフレーム間で2Dピクセルを登録する試みにおいて、標準空間内の3D点を符号化する標準特徴埋め込みの対応性を確立する。
本手法は,ヒトと動物の3Dモデルを,最先端の手法よりも質的,定量的な性能で再構築することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-17T13:49:04Z) - Disentangled3D: Learning a 3D Generative Model with Disentangled
Geometry and Appearance from Monocular Images [94.49117671450531]
最先端の3D生成モデルは、合成に神経的な3Dボリューム表現を使用するGANである。
本稿では,単分子観察だけで物体の絡み合ったモデルを学ぶことができる3D GANを設計する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-29T22:03:18Z) - {\phi}-SfT: Shape-from-Template with a Physics-Based Deformation Model [69.27632025495512]
Shape-from-Template (SfT) 法では、単一の単眼RGBカメラから3次元表面の変形を推定する。
本稿では,物理シミュレーションによる2次元観察を解説する新しいSfT手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-22T17:59:57Z)
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。