論文の概要: Learning an Implicit Physics Model for Image-based Fluid Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08254v1
• Date: Mon, 11 Aug 2025 17:59:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:29.258135
• Title: Learning an Implicit Physics Model for Image-based Fluid Simulation
• Title（参考訳）: 画像に基づく流体シミュレーションのためのインシシト物理モデル学習
• Authors: Emily Yue-Ting Jia, Jiageng Mao, Zhiyuan Gao, Yajie Zhao, Yue Wang,
• Abstract要約: 人間は1枚の静止画から4Dシーンを想像し、動きと3D幾何学の両方を包含する能力を持っている。 本稿では,この容量をニューラルネットワークで再現することを目的としており,特に自然流体画像に焦点を当てている。 そこで本研究では,物理に一貫性のある1つの画像から4次元シーンを生成する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.273649912979055
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans possess an exceptional ability to imagine 4D scenes, encompassing both motion and 3D geometry, from a single still image. This ability is rooted in our accumulated observations of similar scenes and an intuitive understanding of physics. In this paper, we aim to replicate this capacity in neural networks, specifically focusing on natural fluid imagery. Existing methods for this task typically employ simplistic 2D motion estimators to animate the image, leading to motion predictions that often defy physical principles, resulting in unrealistic animations. Our approach introduces a novel method for generating 4D scenes with physics-consistent animation from a single image. We propose the use of a physics-informed neural network that predicts motion for each surface point, guided by a loss term derived from fundamental physical principles, including the Navier-Stokes equations. To capture appearance, we predict feature-based 3D Gaussians from the input image and its estimated depth, which are then animated using the predicted motions and rendered from any desired camera perspective. Experimental results highlight the effectiveness of our method in producing physically plausible animations, showcasing significant performance improvements over existing methods. Our project page is https://physfluid.github.io/ .
• Abstract（参考訳）: 人間は1枚の静止画から4Dシーンを想像し、動きと3D幾何学の両方を包含する能力を持っている。 この能力は、我々が蓄積した類似のシーンの観察と、物理の直感的な理解に根ざしている。 本稿では,この容量をニューラルネットワークで再現することを目的としており,特に自然流体画像に焦点を当てている。 このタスクの既存の方法は、通常、イメージをアニメーションするために単純化された2Dモーション推定器を使用し、しばしば物理原理に反する動作予測をもたらし、非現実的なアニメーションをもたらす。 そこで本研究では,物理に一貫性のある1つの画像から4次元シーンを生成する手法を提案する。 本研究では,Navier-Stokes方程式を含む基本的な物理原理から導かれる損失項によって導かれる各表面点の運動を予測する物理情報ニューラルネットワークを提案する。 外観を捉えるために、入力画像とその推定深度から特徴に基づく3Dガウスを予測し、予測された動きを用いてアニメーションし、任意のカメラ視点からレンダリングする。 実験結果から,本手法の有効性が明らかとなり,既存の手法よりも優れた性能向上が得られた。 私たちのプロジェクトページはhttps://physfluid.github.io/です。

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