論文の概要: Learning Simulatable Models of Cloth with Spatially-varying Constitutive Properties
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21288v2
- Date: Wed, 30 Jul 2025 18:05:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 13:02:07.694975
- Title: Learning Simulatable Models of Cloth with Spatially-varying Constitutive Properties
- Title(参考訳): 空間的に異なる構成特性を持つ衣服のシミュラブルモデル
- Authors: Guanxiong Chen, Shashwat Suri, Yuhao Wu, Etienne Voulga, David I. W. Levin, Dinesh K. Pai,
- Abstract要約: 本稿では,複合材料の効果を捉える簡易で効率的な代理モデルを学習するための一般フレームワークであるMass-Spring Netを提案する。
グラフベースネットワークやニューラルODEアーキテクチャと比較して,本手法はトレーニング時間を大幅に高速化し,再構築精度を向上し,新しい動的シナリオへの一般化を向上する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.144604823689834
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Materials used in real clothing exhibit remarkable complexity and spatial variation due to common processes such as stitching, hemming, dyeing, printing, padding, and bonding. Simulating these materials, for instance using finite element methods, is often computationally demanding and slow. Worse, such methods can suffer from numerical artifacts called ``membrane locking'' that makes cloth appear artificially stiff. Here we propose a general framework, called Mass-Spring Net, for learning a simple yet efficient surrogate model that captures the effects of these complex materials using only motion observations. The cloth is discretized into a mass-spring network with unknown material parameters that are learned directly from the motion data, using a novel force-and-impulse loss function. Our approach demonstrates the ability to accurately model spatially varying material properties from a variety of data sources, and immunity to membrane locking which plagues FEM-based simulations. Compared to graph-based networks and neural ODE-based architectures, our method achieves significantly faster training times, higher reconstruction accuracy, and improved generalization to novel dynamic scenarios.
- Abstract(参考訳): 実際の衣服に使用される材料は、縫製、ヘミング、染料、印刷、パディング、接着などの一般的なプロセスによって、顕著な複雑さと空間的変動を示す。
これらの材料を、例えば有限要素法を用いてシミュレーションすることは、しばしば計算的に要求され、遅くなる。
さらには、このような方法では、人工的に硬い布を見せる「メムブレーン・ロック」と呼ばれる数値的な工芸品に悩まされることがある。
本稿では、運動観測のみを用いてこれらの複雑な材料の効果を捉えた、単純で効率的な代理モデルを学習するための、Mass-Spring Netと呼ばれる一般的なフレームワークを提案する。
動作データから直接学習される未知の物質パラメータを持つマススプリングネットワークに、新しい力と衝撃の損失関数を用いて、布を識別する。
提案手法は, 様々なデータソースから空間的に変化する材料特性を正確にモデル化し, FEMシミュレーションを悩ませる膜ロックへの免疫性を実証するものである。
グラフベースネットワークやニューラルODEアーキテクチャと比較して,本手法はトレーニング時間を大幅に高速化し,再構築精度を向上し,新しい動的シナリオへの一般化を向上する。
関連論文リスト
- Latent Representation Learning of Multi-scale Thermophysics: Application to Dynamics in Shocked Porous Energetic Material [0.05057680722486273]
本稿では,自然言語処理におけるトークン化の考え方を動機としたメタラーニング手法を提案する。
メソスケールの学習過程を加速するために,マイクロスケール物理の表現の縮小を学習できることが示される。
提案手法は,小規模なメソスケールデータセット上での安価なマイクロスケールシミュレーションと高速トレーニングを活用することで,クロージャモデルの開発を加速する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-15T23:28:33Z) - GausSim: Foreseeing Reality by Gaussian Simulator for Elastic Objects [55.02281855589641]
GausSim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を表すCenter of Mass System (CMS)として扱う。
さらに、ガウス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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-23T18:58:17Z) - Physics-Enhanced Multi-fidelity Learning for Optical Surface Imprint [1.0878040851638]
本稿では,MFNN(Multi-fidelity Neural Network)を用いた逆問題解法を提案する。
我々は、純粋なシミュレーションデータを通してNNモデルを構築し、次にトランスファーラーニングを介してsim-to-realギャップをブリッジする。
実際の実験データを収集することの難しさを考慮し、未知の物理を掘り出し、既知の物理を転写学習フレームワークに埋め込む。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-17T01:55:15Z) - A Hierarchical Architecture for Neural Materials [13.144139872006287]
我々は新しいレベルの精度を提供するニューラルな外観モデルを導入する。
インセプションベースのコアネットワーク構造は、複数のスケールで素材の外観をキャプチャする。
入力を周波数空間にエンコードし、勾配に基づく損失を導入し、学習フェーズの進行に適応させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-19T17:00:45Z) - An Adversarial Active Sampling-based Data Augmentation Framework for
Manufacturable Chip Design [55.62660894625669]
リソグラフィーモデリングは、チップ設計マスクが製造可能であることを保証するため、チップ設計において重要な問題である。
機械学習の最近の進歩は、時間を要するリソグラフィーシミュレーションをディープニューラルネットワークに置き換えるための代替ソリューションを提供している。
本稿では,限られたデータのジレンマを解消し,機械学習モデルの性能を向上させるために,データ拡張フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T20:53:39Z) - How to See Hidden Patterns in Metamaterials with Interpretable Machine
Learning [82.67551367327634]
我々は,材料単位セルのパターンを見つけるための,解釈可能な多分解能機械学習フレームワークを開発した。
具体的には、形状周波数特徴と単位セルテンプレートと呼ばれるメタマテリアルの2つの新しい解釈可能な表現を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-10T21:19:02Z) - A Scaling Law for Synthetic-to-Real Transfer: A Measure of Pre-Training [52.93808218720784]
合成から現実への変換学習は,実タスクのための合成画像と接地真実アノテーションを用いた事前学習を行うフレームワークである。
合成画像はデータの不足を克服するが、事前訓練されたモデルで微調整性能がどのようにスケールするかは定かではない。
我々は、合成事前学習データの様々なタスク、モデル、複雑さにおける学習曲線を一貫して記述する、単純で一般的なスケーリング法則を観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-25T02:29:28Z) - Texture Generation with Neural Cellular Automata [64.70093734012121]
一つのテンプレート画像からテクスチャジェネレータを学習する。
NCAモデルで示される振る舞いは、テクスチャを生成するための学習された分散されたローカルアルゴリズムであると主張します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-15T22:05:46Z) - Exploring the potential of transfer learning for metamodels of
heterogeneous material deformation [0.0]
転送学習は,低忠実度シミュレーションデータとシミュレーションデータの両方を利用することができることを示す。
我々は、大きな変形を受ける異種材料のオープンソースベンチマークデータセットであるMechanical MNISTを拡張した。
これらの低忠実度シミュレーション結果に基づいて学習したメタモデルに蓄積された知識の伝達は、高忠実度シミュレーションの結果を予測するのに使用されるメタモデルの性能を大幅に向上させることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-28T12:43:46Z) - Learning to Simulate Complex Physics with Graph Networks [68.43901833812448]
本稿では,機械学習のフレームワークとモデルの実装について紹介する。
グラフネットワーク・ベース・シミュレータ(GNS)と呼ばれる我々のフレームワークは、グラフ内のノードとして表現された粒子で物理系の状態を表現し、学習されたメッセージパスによって動的を計算します。
我々のモデルは,訓練中に数千の粒子による1段階の予測から,異なる初期条件,数千の時間ステップ,少なくとも1桁以上の粒子をテスト時に一般化できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T16:44:28Z)
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。