Познакомьтесь с PhysGaussian техникой искусственного интеллекта, которая производит высококачественный новаторский синтез движения путем интеграции физически обоснованной ньютоновской динамики в 3D гауссианы.

Исследуем потрясающую технику искусственного интеллекта PhysGaussian, создающую инновационный синтез движений с высочайшим качеством, объединяя физически обоснованную ньютоновскую динамику в 3D гауссианы.

Прогресс в 3D-графике и восприятии был продемонстрирован в последние время благодаря новым достижениям в области нейронных полей излучения (NeRF). К тому же, улучшения были достигнуты с помощью передовой 3D Gaussian Splatting (GS) фреймворка. Несмотря на несколько достижений, необходимо создать еще больше приложений для создания новой динамики. В то время как существуют усилия по созданию новых поз для NeRF, исследовательская группа в основном сосредоточена на практически статических формоизменяющих задачах и часто требуется сетчатка или встроенная визуальная геометрия в грубые прокси-сетчатки, такие как тетраэдры. Создание геометрии, подготовка ее к симуляции (часто с использованием тетраэдрового катиона), моделирование с использованием физики, а затем отображение сцены – все это были трудоемкие шаги в традиционном физическом процессе создания визуального контента.

Не смотря на свою эффективность, этот последовательный процесс содержит промежуточные шаги, которые могут вызвать расхождения между симуляцией и окончательным отображением. Подобная тенденция наблюдается даже в парадигме NeRF, где симуляционная геометрия переплетается с геометрией рендеринга. Это расхождение противоречит естественному миру, где физические характеристики и внешний вид материалов неотделимы друг от друга. Их общая теория стремится совместить эти два аспекта путем поддержки единой модели материала, используемой для рендеринга и симуляции. Продвижения в области 3D-графики и восприятия были продемонстрированы в последнее время с помощью новых достижений в области нейронных полей излучения (NeRF). К тому же, передовой 3D Gaussian Splatting (GS) фреймворк усилил эти улучшения.

Несмотря на несколько достижений, необходимо создать больше приложений для создания новой динамики. В то время как существуют усилия по созданию новых поз для NeRF, исследовательская группа в основном сосредоточена на практически статических формоизменяющих задачах и часто требуется сетчатка или встроенная визуальная геометрия в грубые прокси-сетчатки, такие как тетраэдры. Создание геометрии, подготовка ее к симуляции (часто с использованием тетраэдрового катиона), моделирование с использованием физики, а затем отображение сцены – все это были трудоемкие шаги в традиционном физическом процессе создания визуального контента. Несмотря на свою эффективность, этот последовательный процесс содержит промежуточные шаги, которые могут вызвать расхождения между симуляцией и окончательным отображением.

• Inflection представляет Inflection-2 Лучшая модель искусственного интеллекта в мире для своего класса вычислений и второй по способностям LLM в мире сегодня
• Ознакомьтесь с этой новой системой искусственного интеллекта, называемой Студент игр (SoG), которая способна побеждать людей во множестве игр и обучаться новым.
• Познакомьтесь с snnTorch пакетом на языке Python с открытым исходным кодом для выполнения градиентного обучения с нейронными сетями на основе спайков.

Подобная тенденция наблюдается даже в парадигме NeRF, где симуляционная геометрия переплетается с геометрией рендеринга. Это расхождение противоречит естественному миру, где физические характеристики и внешний вид материалов неотделимы друг от друга. Их общая теория стремится совместить эти два аспекта путем поддержки единой модели материала, используемой для рендеринга и симуляции. С помощью инновационного метода 3D-гауссианы теперь могут захватывать физически точную ньютоновскую динамику, включая реалистичное поведение и инерционные эффекты, характерные для твердых материалов. Более точно, исследовательская группа предоставляет 3D-гауссианскую физику путем предоставления им механических характеристик, таких как упругая энергия, напряжение и пластичность, а также кинематических характеристик, таких как скорость и деформация. PhysGaussian, который примечателен своим использованием особой методики материальной точечной методики (MPM) и концепций из непрерывной физики, гарантирует, что 3D-гауссианы приводят как физическую симуляцию, так и визуальное представление. В результате больше не требуется процессов встраивания, и любое расхождение или несоответствие разрешения между отображаемыми и симулируемыми данными устраняется. Исследовательская группа демонстрирует, как PhysGaussian может создавать генеративную динамику в различных материалах, включая металлы, эластичные предметы, ньютоновские неупругие вязкопластичные материалы (типа пены или геля) и гравийные среды (типа песка или грязи).

В заключение, их вклад состоит в следующем:

• Континуальная механика для 3D Gaussian Kinematics: Исследовательская группа предлагает метод, основанный на континуальной механике, специально разработанный для развития 3D гауссовых ядер и сферических гармонических рядов, которые исследовательская группа создает в полях перемещений, контролируемых физическими уравнениями в частных производных (PDE).

• Объединенный процесс симуляции и рендеринга: Исследовательская группа предлагает эффективный процесс симуляции и рендеринга с использованием единственного 3D гауссового представления. Процедура создания движения становится намного проще, устраняя необходимость явного сетчатирования объектов.

• Гибкое бенчмаркинг и эксперименты: Исследовательская группа проводит масштабные эксперименты и бенчмаркинги на различных материалах. Благодаря эффективным симуляциям MPM и рендерингу GS в режиме реального времени, исследовательская группа достигла работы в режиме реального времени для базовых динамических сценариев.