論文の概要: FNOPT: Resolution-Agnostic, Self-Supervised Cloth Simulation using Meta-Optimization with Fourier Neural Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05762v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 14:48:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:57.067555
• Title: FNOPT: Resolution-Agnostic, Self-Supervised Cloth Simulation using Meta-Optimization with Fourier Neural Operators
• Title（参考訳）: FNOPT:フーリエニューラル演算子を用いたメタ最適化を用いた分解能非依存・自己スーパービジョン布シミュレーション
• Authors: Ruochen Chen, Thuy Tran, Shaifali Parashar,
• Abstract要約: 本稿では、時間積分を最適化問題として定式化する自己教師型布シミュレーションフレームワークFNOptを提案する。 FNOptは神経オペレーター(FNO)によってパラメータ化される分解能非依存神経を訓練する 物理学に基づく損失を伴う粗いグリッドでのみ訓練されたFNOptは、より微細な解像度、微細なしわ、ロールアウト安定性の維持を一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.103736487425219
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present FNOpt, a self-supervised cloth simulation framework that formulates time integration as an optimization problem and trains a resolution-agnostic neural optimizer parameterized by a Fourier neural operator (FNO). Prior neural simulators often rely on extensive ground truth data or sacrifice fine-scale detail, and generalize poorly across resolutions and motion patterns. In contrast, FNOpt learns to simulate physically plausible cloth dynamics and achieves stable and accurate rollouts across diverse mesh resolutions and motion patterns without retraining. Trained only on a coarse grid with physics-based losses, FNOpt generalizes to finer resolutions, capturing fine-scale wrinkles and preserving rollout stability. Extensive evaluations on a benchmark cloth simulation dataset demonstrate that FNOpt outperforms prior learning-based approaches in out-of-distribution settings in both accuracy and robustness. These results position FNO-based meta-optimization as a compelling alternative to previous neural simulators for cloth, thus reducing the need for curated data and improving cross-resolution reliability.
• Abstract（参考訳）: FNOptは、時間積分を最適化問題として定式化し、フーリエニューラル演算子(FNO)によってパラメータ化される分解能非依存のニューラルオプティマイザを訓練する自己教師布シミュレーションフレームワークである。 以前のニューラルシミュレータは、しばしば広範囲の真実データに頼るか、細かな詳細を犠牲にし、解像度や動きパターンを多用する。 対照的に、FNOptは物理的に可塑性な布のダイナミクスをシミュレートすることを学び、様々なメッシュ解像度や動きパターンをトレーニングすることなく、安定かつ正確なロールアウトを実現する。 物理学に基づく損失を伴う粗いグリッドでのみ訓練されたFNOptは、より微細な解像度に一般化し、微細なシワを捕獲し、ロールアウト安定性を保った。 ベンチマーク布シミュレーションデータセットの大規模な評価では、FNOptは、アウト・オブ・ディストリビューション・セッティングにおいて、精度とロバスト性の両方において、事前学習に基づくアプローチよりも優れていた。 これらの結果は、FNOベースのメタ最適化を従来のニューラルネットワークの代替品として位置づけ、キュレートされたデータの必要性を低減し、クロスレゾリューションの信頼性を向上させる。

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