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

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