論文の概要: FieryGS: In-the-Wild Fire Synthesis with Physics-Integrated Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00177v1
- Date: Thu, 30 Apr 2026 19:53:37 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-04 17:43:28.730612
- Title: FieryGS: In-the-Wild Fire Synthesis with Physics-Integrated Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: FieryGS:物理集積型ガウススプレイティングによるファイアシンセサイザー
- Authors: Qianfan Shen, Ningxiao Tao, Qiyu Dai, Tianle Chen, Minghan Qin, Yongjie Zhang, Mengyu Chu, Wenzheng Chen, Baoquan Chen,
- Abstract要約: 従来のCFDやグラフィクスパイプラインは、現実的な火災効果を生み出すが、手作りの幾何学、専門家集約パラメータ、労働集約パラメータに依存している。
3D Splattingのような最近のシーンモデリングの進歩は、高忠実な現実世界のシーン再構築を可能にするが、燃焼のための物理的基盤は欠如している。
本研究では,3DGSパイプライン内に物理精度およびユーザ制御可能な燃焼シミュレーションと合成を統合するフレームワークであるFieryGSを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.462038725671054
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider the problem of synthesizing photorealistic, physically plausible combustion effects in in-the-wild 3D scenes. Traditional CFD and graphics pipelines can produce realistic fire effects but rely on handcrafted geometry, expert-tuned parameters, and labor-intensive workflows, limiting their scalability to the real world. Recent scene modeling advances like 3D Gaussian Splatting (3DGS) enable high-fidelity real-world scene reconstruction, yet lack physical grounding for combustion. To bridge this gap, we propose FieryGS, a physically-based framework that integrates physically-accurate and user-controllable combustion simulation and rendering within the 3DGS pipeline, enabling realistic fire synthesis for real scenes. Our approach tightly couples three key modules: (1) multimodal large-language-model-based physical material reasoning, (2) efficient volumetric combustion simulation, and (3) a unified renderer for fire and 3DGS. By unifying reconstruction, physical reasoning, simulation, and rendering, FieryGS removes manual tuning and automatically generates realistic, controllable fire dynamics consistent with scene geometry and materials. Our framework supports complex combustion phenomena -- including flame propagation, smoke dispersion, and surface carbonization -- with precise user control over fire intensity, airflow, ignition location and other combustion parameters. Evaluated on diverse indoor and outdoor scenes, FieryGS outperforms all comparative baselines in visual realism, physical fidelity, and controllability. Project page can be found at https://pku-vcl-geometry.github.io/FieryGS/.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,3Dシーンにおける光現実的,物理的に可視な燃焼効果を合成する問題について考察する。
従来のCFDやグラフィクスパイプラインは、現実的な消火効果を生み出すことができるが、手作りの幾何学、専門家が調整したパラメータ、労働集約的なワークフローに依存しており、スケーラビリティを現実の世界に制限している。
最近の3Dガウススティング(3DGS)のようなシーンモデリングの進歩は、高忠実な現実世界のシーン再構築を可能にするが、燃焼の物理的基盤は欠如している。
このギャップを埋めるため、3DGSパイプライン内で物理精度とユーザ制御可能な燃焼シミュレーションとレンダリングを統合し、実際のシーンで現実的な火災合成を可能にする物理ベースのフレームワークであるFieryGSを提案する。
提案手法は,(1)多モーダルな大言語モデルに基づく物理材料推論,(2)効率的な体積燃焼シミュレーション,(3)火災と3DGSのための統一型レンダラーの3つの重要なモジュールを密に結合する。
復元、物理的推論、シミュレーション、レンダリングを統一することにより、FieryGSは手動チューニングを取り除き、シーンの幾何学や材料と整合した現実的で制御可能な火災ダイナミクスを自動生成する。
我々の枠組みは、炎伝播、煙の分散、表面の炭化など複雑な燃焼現象をサポートし、火災強度、気流、点火位置、その他の燃焼パラメータを正確に制御する。
様々な屋内と屋外のシーンで評価され、FieryGSは視覚的リアリズム、物理的忠実さ、制御性において比較ベースラインを全て上回っている。
プロジェクトページはhttps://pku-vcl-geometry.github.io/FieryGS/で見ることができる。
関連論文リスト
- GS-Playground: A High-Throughput Photorealistic Simulator for Vision-Informed Robot Learning [55.272458304179025]
GS-Playgroundは、エンド・ツー・エンドの知覚学習を促進するために設計されたマルチモーダル・シミュレーション・フレームワークである。
このシステムは640x480の解像度で104 FPSのスループットを達成し、大規模な視覚的RLの障壁を著しく低減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-28T10:05:39Z) - LightHarmony3D: Harmonizing Illumination and Shadows for Object Insertion in 3D Gaussian Splatting [90.15229815175593]
光ハーモニー3D(LightHarmony3D)について述べる。
繰り返し最適化の代わりに生成前処理を活用することにより,本手法はシーン照明を効率よく捉えることができる。
3DGSでメッシュ挿入のための最初の専用ベンチマークを導入し、照明の一貫性と光リアリズムを評価するための標準化された評価フレームワークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-31T03:26:30Z) - R-PGA: Robust Physical Adversarial Camouflage Generation via Relightable 3D Gaussian Splatting [59.29134814041703]
物理的敵対的なカモフラージュは、自律運転システムに深刻なセキュリティ上の脅威をもたらす。
現在の手法は、様々な幾何学的(例えば、視線構成)とラジオメトリックのバリエーションにまたがる一般化に失敗する。
Relightable Physical 3D Gaussian Splatting framework (R-PGA)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-27T04:38:04Z) - SceMoS: Scene-Aware 3D Human Motion Synthesis by Planning with Geometry-Grounded Tokens [89.05195827071582]
SceMoSはシーン対応モーション合成フレームワークである。
軽量な2Dキューを使用して、グローバルプランニングをローカル実行から切り離す。
SceMoSはTRUMANSベンチマークで最先端のモーションリアリズムと接触精度を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-24T02:09:12Z) - Mirage2Matter: A Physically Grounded Gaussian World Model from Video [87.9732484393686]
我々は、グラフィック駆動の世界モデリングおよびシミュレーションフレームワークであるSimulate Anythingを紹介する。
実世界の環境を3次元ガウススプレイティング(3DGS)による写実的シーン表現に再構築する。
次に、生成モデルを利用して、物理的に現実的な表現を復元し、精度校正ターゲットを介してシミュレーション環境に統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-24T07:43:57Z) - PhysFire-WM: A Physics-Informed World Model for Emulating Fire Spread Dynamics [46.81004231857954]
本稿では,ファイアスプレッドダイナミクスをエミュレートする物理インフォームド・ワールドモデルであるPhysFire-WMを紹介する。
本手法は, 物理シミュレータから構造化前処理を符号化することで燃焼力学を内部化し, 物理差を補正する。
ファイアスプレッド予測におけるPhysFire-WMの精度は, きめ細かいマルチモーダル火災データセットの実験により向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-19T01:16:40Z) - GS-Verse: Mesh-based Gaussian Splatting for Physics-aware Interaction in Virtual Reality [1.2271175670122132]
バーチャルリアリティ(VR)内の3Dコンテンツを物理的に操作する現在の技術は、しばしば重大な制限に直面している。
GS-Verseは、オブジェクトのメッシュをガウススプティング表現と直接統合することで、これらの課題を克服する新しい手法である。
私たちのシステムは物理工学に依存しないように設計されており、開発者に堅牢なデプロイメントの柔軟性を与えます。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-13T19:36:47Z) - ClimateGS: Real-Time Climate Simulation with 3D Gaussian Style Transfer [11.17376076195671]
ClimateGSは3Dガウス表現と物理シミュレーションを統合した新しいフレームワークで、リアルタイムな気候効果のレンダリングを可能にする。
我々は、MipNeRF360とTurps and TemplesのClimateGSを評価し、SOTA 2D/3D法と同等または優れた視覚的品質のリアルタイムレンダリングを実演した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-19T03:01:35Z) - EndoPBR: Material and Lighting Estimation for Photorealistic Surgical Simulations via Physically-based Rendering [1.03590082373586]
手術シーンにおける3次元視覚におけるラベル付きデータセットの欠如は、堅牢な3次元再構成アルゴリズムの開発を阻害する。
内視鏡画像と既知の幾何から物質と照明を推定するための微分可能なレンダリングフレームワークを提案する。
レンダリング方程式で色予測を基底にすることにより、任意のカメラポーズでフォトリアリスティックな画像を生成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-28T02:50:59Z) - Intrinsic Autoencoders for Joint Neural Rendering and Intrinsic Image
Decomposition [67.9464567157846]
合成3Dモデルからリアルな画像を生成するためのオートエンコーダを提案し,同時に実像を本質的な形状と外観特性に分解する。
実験により, レンダリングと分解の併用処理が有益であることが確認され, 画像から画像への翻訳の質的, 定量的なベースラインよりも優れた結果が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-29T12:53:58Z)
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。