論文の概要: PhysConvex: Physics-Informed 3D Dynamic Convex Radiance Fields for Reconstruction and Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18886v1
• Date: Sat, 21 Feb 2026 16:16:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.376086
• Title: PhysConvex: Physics-Informed 3D Dynamic Convex Radiance Fields for Reconstruction and Simulation
• Title（参考訳）: PhysConvex:再構成とシミュレーションのための物理インフォームド3次元ダイナミック凸放射場
• Authors: Dan Wang, Xinrui Cui, Serge Belongie, Ravi Ramamoorthi,
• Abstract要約: PhysConvexは物理インフォームド3Dダイナミック凸放射場であり、視覚的レンダリングと物理シミュレーションを統合する。 ジオメトリと表面力学による変形をモデル化する境界駆動型動的凸表現を提案する。 さらに, 形状・材料を考慮した変形基盤として, ニューラルネットワークを用いた動的凸場を回避できる低次凸シミュレーションを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.027702371470323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing and simulating dynamic 3D scenes with both visual realism and physical consistency remains a fundamental challenge. Existing neural representations, such as NeRFs and 3DGS, excel in appearance reconstruction but struggle to capture complex material deformation and dynamics. We propose PhysConvex, a Physics-informed 3D Dynamic Convex Radiance Field that unifies visual rendering and physical simulation. PhysConvex represents deformable radiance fields using physically grounded convex primitives governed by continuum mechanics. We introduce a boundary-driven dynamic convex representation that models deformation through vertex and surface dynamics, capturing spatially adaptive, non-uniform deformation, and evolving boundaries. To efficiently simulate complex geometries and heterogeneous materials, we further develop a reduced-order convex simulation that advects dynamic convex fields using neural skinning eigenmodes as shape- and material-aware deformation bases with time-varying reduced DOFs under Newtonian dynamics. Convex dynamics also offers compact, gap-free volumetric coverage, enhancing both geometric efficiency and simulation fidelity. Experiments demonstrate that PhysConvex achieves high-fidelity reconstruction of geometry, appearance, and physical properties from videos, outperforming existing methods.
• Abstract（参考訳）: 視覚的リアリズムと物理的一貫性の両方で動的3Dシーンを再構築し、シミュレーションすることは、依然として根本的な課題である。 既存のNeRFや3DGSのような神経表現は外観再構成に優れているが、複雑な物質の変形やダイナミクスを捉えるのに苦労する。 物理インフォームド3次元ダイナミック凸放射場であるPhysConvexを提案する。 PhysConvexは、連続体力学によって支配される物理的に接地された凸原始体を用いて変形可能な放射場を表す。 本稿では, 頂点と表面のダイナミクスによる変形をモデル化し, 空間適応性, 非一様変形, 変化境界を捉える境界駆動型動的凸表現を提案する。 複雑なジオメトリや異種材料を効率的にシミュレートするために,ニューラルスキンの固有モードを用いて動的凸場をニュートン力学下での時間変化還元DOFによる形状および材料認識変形ベースとして回避する低次凸シミュレーションを開発した。 凸力学はまた、コンパクトでギャップのない容積カバレッジを提供し、幾何学的効率とシミュレーションの忠実さの両方を高める。 実験により、PhysConvexはビデオから幾何、外観、物理的特性の高忠実な再構成を実現し、既存の手法より優れていることが示された。

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