論文の概要: PhysGen: Physically Grounded 3D Shape Generation for Industrial Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00422v1
• Date: Sat, 29 Nov 2025 10:00:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.236545
• Title: PhysGen: Physically Grounded 3D Shape Generation for Industrial Design
• Title（参考訳）: PhysGen: 産業設計のための物理接地型3D形状生成
• Authors: Yingxuan You, Chen Zhao, Hantao Zhang, Mingda Xu, Pascal Fua,
• Abstract要約: 既存の3次元形状の生成モデルは、高忠実で視覚的に可視な形状を合成することができる。 工学的な設計過程を経たある種の形状に対して、形状の現実性は基礎となる物理的性質と強く結びついている。 本稿では,産業設計に焦点をあてた物理に基づく3次元形状生成パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.511363921450425
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing generative models for 3D shapes can synthesize high-fidelity and visually plausible shapes. For certain classes of shapes that have undergone an engineering design process, the realism of the shape is tightly coupled with the underlying physical properties, e.g., aerodynamic efficiency for automobiles. Since existing methods lack knowledge of such physics, they are unable to use this knowledge to enhance the realism of shape generation. Motivated by this, we propose a unified physics-based 3D shape generation pipeline, with a focus on industrial design applications. Specifically, we introduce a new flow matching model with explicit physical guidance, consisting of an alternating update process. We iteratively perform a velocity-based update and a physics-based refinement, progressively adjusting the latent code to align with the desired 3D shapes and physical properties. We further strengthen physical validity by incorporating a physics-aware regularization term into the velocity-based update step. To support such physics-guided updates, we build a shape-and-physics variational autoencoder (SP-VAE) that jointly encodes shape and physics information into a unified latent space. The experiments on three benchmarks show that this synergistic formulation improves shape realism beyond mere visual plausibility.
• Abstract（参考訳）: 既存の3次元形状の生成モデルは、高忠実で視覚的に可視な形状を合成することができる。 工学的な設計過程を経た特定の形状のクラスでは、形状の現実性は、自動車の空力効率など、基礎となる物理的特性と強く結びついている。 既存の方法にはそのような物理学の知識がないため、形状生成の現実性を高めるためにこの知識を使うことはできない。 そこで本研究では,産業設計に焦点をあてた物理に基づく3次元形状生成パイプラインを提案する。 具体的には,更新処理を交互に行うことで,物理的ガイダンスを明示した新しいフローマッチングモデルを提案する。 速度に基づく更新と物理に基づく改良を反復的に行い、所望の3次元形状や物理特性に合わせるために潜時符号を段階的に調整する。 我々は、速度に基づく更新ステップに物理認識正則化項を組み込むことにより、身体的妥当性をさらに強化する。 このような物理誘導更新をサポートするために、形状と物理情報を結合して潜在空間に符号化する形状・物理変動型オートエンコーダ(SP-VAE)を構築した。 3つのベンチマークの実験は、この相乗的定式化が単なる視覚的可視性を超えた形状リアリズムを改善することを示している。

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