論文の概要: PG-3DGS: Optimizing 3D Gaussian Splatting to Satisfy Physics Objectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.11266v1
• Date: Mon, 11 May 2026 21:43:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-13 21:48:56.444329
• Title: PG-3DGS: Optimizing 3D Gaussian Splatting to Satisfy Physics Objectives
• Title（参考訳）: PG-3DGS:3次元ガウス散乱を物理目的に最適化する
• Authors: Zachary Lee, Maxwell Jacobson, Yexiang Xue,
• Abstract要約: PG-3DGS(英: Physics-Guided 3D Gaussian Splatting)は、3次元ガウス表現と微分可能な物理シミュレーションを結合して3次元構造を生成するフレームワークである。 我々のアプローチは、測光的に正確であるだけでなく、物理的に機能する測地を創出する。 注水および空力浮上作業の実験は、PG-3DGSが視覚的品質を保ちながら身体機能を改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.59375357686527
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in Gaussian Splatting have enabled fast, high-fidelity 3D scene generation, yet these methods remain purely visual and lack an understanding of how shapes behave in the physical world. We introduce Physics-Guided 3D Gaussian Splatting (PG-3DGS), a framework that couples differentiable physics simulation with 3D Gaussian representations to generate 3D structures satisfying physics functionalities. By allowing physical objectives to guide the shape optimization process alongside visual losses, our approach produces geometries that are not only photometrically accurate but also physically functional. The model learns to adjust shapes so that the generated objects exhibit physically meaningful behaviors, for example, teapots that can pour and airplanes that can generate lift, without sacrificing visual quality. Experiments on pouring and aerodynamic lift tasks show that PG-3DGS improves physical functionality while preserving visual quality. In addition to simulation gains, bench-top physical lift tests with 3D-printed aircraft (Cessna, B-2 Spirit, and paper plane) under identical airflow conditions show higher scale-measured lift for PG-3DGS, generated structures than an appearance-matching baseline in all three cases. Our unified framework connects appearance-based reconstruction with physics-based reasoning, enabling end-to-end generation of 3D structures that both look realistic and function correctly.
• Abstract（参考訳）: ガウシアン・スプレイティングの最近の進歩は、高速で高忠実な3Dシーン生成を可能にしたが、これらの手法は純粋に視覚的であり、物理的な世界での形状がどのように振る舞うかの理解が欠如している。 物理関数を満足する3次元構造を生成するために、3次元ガウス表現と微分可能な物理シミュレーションを結合するフレームワークであるPG-3DGS(Science-Guided 3D Gaussian Splatting)を紹介する。 物理的対象が視覚的損失とともに形状最適化過程を導くことによって, 光学的精度だけでなく, 物理的に機能する測地を創出する。 モデルは、生成した物体が物理的に意味のある振る舞いを示すように形状を調整することを学習する。例えば、注ぐことのできるティーポットや、リフトを発生させる飛行機は、視覚的品質を犠牲にすることなく。 注水および空力浮上作業の実験は、PG-3DGSが視覚的品質を維持しながら身体機能を改善することを示した。 3Dプリント機(セスナ、B-2スピリット、紙飛行機)と同一の気流条件下でのベンチトップ物理リフト試験では、PG-3DGSのスケール測定昇降が3例すべてで外観整合ベースラインよりも高くなっていた。 我々の統合されたフレームワークは、外観に基づく再構築と物理に基づく推論を結びつけ、現実的かつ機能的に見える3D構造のエンドツーエンド生成を可能にします。

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