論文の概要: A Pioneering Neural Network Method for Efficient and Robust Fluid Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10748v3
• Date: Sat, 04 Jan 2025 02:52:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:03:50.944987
• Title: A Pioneering Neural Network Method for Efficient and Robust Fluid Simulation
• Title（参考訳）: 効率的なロバスト流体シミュレーションのためのパイオニアニューラルネットワーク法
• Authors: Yu Chen, Shuai Zheng, Nianyi Wang, Menglong Jin, Yan Chang,
• Abstract要約: 本研究では,複雑な環境下での流体シミュレーションを効率的かつ堅牢に行うために設計された,最初のニューラルネットワーク手法を提案する。 このモデルは、そのような複雑なシナリオで流体粒子力学を安定にモデル化できる最初のモデルでもある。 既存のニューラルネットワークに基づく流体シミュレーションアルゴリズムと比較して、高速な計算速度を維持しながら精度を大幅に向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.694954114339147
• License:
• Abstract: Fluid simulation is an important research topic in computer graphics (CG) and animation in video games. Traditional methods based on Navier-Stokes equations are computationally expensive. In this paper, we treat fluid motion as point cloud transformation and propose the first neural network method specifically designed for efficient and robust fluid simulation in complex environments. This model is also the deep learning model that is the first to be capable of stably modeling fluid particle dynamics in such complex scenarios. Our triangle feature fusion design achieves an optimal balance among fluid dynamics modeling, momentum conservation constraints, and global stability control. We conducted comprehensive experiments on datasets. Compared to existing neural network-based fluid simulation algorithms, we significantly enhanced accuracy while maintaining high computational speed. Compared to traditional SPH methods, our speed improved approximately 10 times. Furthermore, compared to traditional fluid simulation software such as Flow3D, our computation speed increased by more than 300 times.
• Abstract（参考訳）: 流体シミュレーションはコンピュータグラフィックス(CG)とビデオゲームのアニメーションにおいて重要な研究トピックである。 Navier-Stokes方程式に基づく従来の手法は計算に高価である。 本稿では,流体運動を点雲変換として扱うとともに,複雑な環境下での効率的で堅牢な流体シミュレーションに特化して設計された,最初のニューラルネットワーク手法を提案する。 このモデルはまた、このような複雑なシナリオで流体粒子力学を安定にモデル化できる最初のディープラーニングモデルである。 本研究では, 流体力学モデリング, 運動量保存制約, 大域的安定性制御における最適バランスを実現する。 我々はデータセットに関する総合的な実験を行った。 既存のニューラルネットワークに基づく流体シミュレーションアルゴリズムと比較して、高速な計算速度を維持しながら精度を大幅に向上させた。 従来のSPH法と比較して, 速度は10倍に向上した。 さらに,Flow3Dのような従来の流体シミュレーションソフトウェアと比較して,計算速度は300倍以上に向上した。

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