論文の概要: GauSim: Registering Elastic Objects into Digital World by Gaussian Simulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17804v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 18:58:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:32.045686
• Title: GauSim: Registering Elastic Objects into Digital World by Gaussian Simulator
• Title（参考訳）: GauSim: ガウスシミュレータによるディジタルワールドへの弾性物体の登録
• Authors: Yidi Shao, Mu Huang, Chen Change Loy, Bo Dai,
• Abstract要約: GauSimは、ガウスカーネルを通して表現される現実の弾性物体の動的挙動をキャプチャするために設計された、ニューラルネットワークベースの新しいシミュレータである。 我々は連続体力学を活用し、各カーネルを連続体としてモデル化し、理想化された仮定なしに現実的な変形を考慮に入れた。 ガウシムは質量や運動量保存などの明示的な物理制約を取り入れ、解釈可能な結果と堅牢で物理的に妥当なシミュレーションを確実にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.02281855589641
• License:
• Abstract: In this work, we introduce GauSim, a novel neural network-based simulator designed to capture the dynamic behaviors of real-world elastic objects represented through Gaussian kernels. Unlike traditional methods that treat kernels as particles within particle-based simulations, we leverage continuum mechanics, modeling each kernel as a continuous piece of matter to account for realistic deformations without idealized assumptions. To improve computational efficiency and fidelity, we employ a hierarchical structure that organizes kernels into Center of Mass Systems (CMS) with explicit formulations, enabling a coarse-to-fine simulation approach. This structure significantly reduces computational overhead while preserving detailed dynamics. In addition, GauSim incorporates explicit physics constraints, such as mass and momentum conservation, ensuring interpretable results and robust, physically plausible simulations. To validate our approach, we present a new dataset, READY, containing multi-view videos of real-world elastic deformations. Experimental results demonstrate that GauSim achieves superior performance compared to existing physics-driven baselines, offering a practical and accurate solution for simulating complex dynamic behaviors. Code and model will be released. Project page: https://www.mmlab-ntu.com/project/gausim/index.html .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ガウスカーネルを通して表現される実世界の弾性物体の動的挙動を捉えるために設計された,ニューラルネットワークに基づく新しいシミュレータであるGauSimを紹介する。 粒子ベースのシミュレーションでカーネルを粒子として扱う従来の方法とは異なり、各カーネルを連続的な物質としてモデル化し、理想化された仮定なしで現実的な変形を考慮に入れている。 計算効率と忠実度を向上させるために,カーネルをCMS(Center of Mass Systems)に明示的な定式化で整理し,粗大なシミュレーションアプローチを可能にする階層構造を用いる。 この構造は、詳細な力学を保ちながら計算オーバーヘッドを大幅に削減する。 加えて、ガウシムは質量や運動量保存のような明示的な物理制約を取り入れ、解釈可能な結果と堅牢で物理的に妥当なシミュレーションを確実にする。 提案手法を検証するために,実世界の弾性変形のマルチビュー映像を含む新しいデータセットREADYを提案する。 実験により、GauSimは既存の物理駆動ベースラインよりも優れた性能を示し、複雑な動的挙動をシミュレートするための実用的で正確な解を提供する。 コードとモデルがリリースされる。 プロジェクトページ: https://www.mmlab-ntu.com/project/gausim/index.html

関連論文リスト

• Realistic Surgical Simulation from Monocular Videos [49.114370617718244]
  本稿では,手軽な手術映像からリアルな手術シミュレーションを自動実行することの課題に対処する。 本稿では,これらの制約を克服する新しい自動シミュレーションシステムであるSurgiSimを提案する。 様々な手術シナリオと相互作用の実験は、SurgiSimが軟組織の現実的なシミュレーションを行う能力を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-03T10:32:41Z)
• Neural Material Adaptor for Visual Grounding of Intrinsic Dynamics [48.99021224773799]
  本稿では,既存の物理法則を学習的補正と統合するニューラルネットワーク (NeuMA) を提案する。 また,粒子駆動型3次元ガウス平滑化モデルであるParticle-GSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:43:36Z)
• 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)
• A Multi-Grained Symmetric Differential Equation Model for Learning Protein-Ligand Binding Dynamics [73.35846234413611]
  薬物発見において、分子動力学(MD)シミュレーションは、結合親和性を予測し、輸送特性を推定し、ポケットサイトを探索する強力なツールを提供する。 我々は,数値MDを容易にし,タンパク質-リガンド結合ダイナミクスの正確なシミュレーションを提供する,最初の機械学習サロゲートであるNeuralMDを提案する。 従来の数値MDシミュレーションと比較して1K$times$ Speedupを実現することにより,NeuralMDの有効性と有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T09:35:17Z)
• Informal Safety Guarantees for Simulated Optimizers Through Extrapolation from Partial Simulations [0.0]
  自己教師付き学習は、最先端の言語モデリングのバックボーンである。 自己教師付きデータセットにおける予測損失を伴うトレーニングはシミュレータを引き起こすと論じられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-29T09:32:56Z)
• Towards Complex Dynamic Physics System Simulation with Graph Neural ODEs [75.7104463046767]
  本稿では,粒子系の空間的および時間的依存性を特徴付ける新しい学習ベースシミュレーションモデルを提案する。 我々は,GNSTODEのシミュレーション性能を,重力とクーロンの2つの実世界の粒子系上で実証的に評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T03:51:03Z)
• Magnetohydrodynamics with Physics Informed Neural Operators [2.588973722689844]
  本稿では,AIを用いて複雑なシステムのモデリングを,計算コストのごく一部で高速化する方法について検討する。 本稿では,2次元非圧縮性磁気流体力学シミュレーションのモデル化のための物理情報演算子の最初の応用について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T19:00:00Z)
• Real-time simulation of viscoelastic tissue behavior with physics-guided deep learning [0.8250374560598492]
  軟部組織の変位場を粘弾性特性で予測する深層学習法を提案する。 提案手法は従来のCNNモデルよりも精度が高い。 本調査は,仮想現実における深層学習のギャップを埋めるのに役立つものと期待されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-11T18:17:10Z)
• Learning Mesh-Based Simulation with Graph Networks [20.29893312074383]
  グラフニューラルネットワークを用いたメッシュベースのシミュレーション学習フレームワークであるMeshGraphNetsを紹介する。 その結果, 空気力学, 構造力学, 布など, 幅広い物理系の力学を正確に予測できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-07T13:34:49Z)

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。