清华大学和斯坦福大学的研究人员推出新型方法Physics3D，它能够通过视频扩散模型学习三维物体（3D objects）的各种物理属性。简单来说，就是利用计算机模拟来预测和再现真实世界中物体的物理行为，比如一个球掉落在软垫上会如何弹跳，或者一块布料在风中如何飘动。例如，我们想在电脑游戏中创建一个场景，其中包含柔软的布料在风中飘动，使用Physics3D，我们可以模拟布料的物理属性，如弹性和粘性，然后根据风的作用力来预测布料的运动和形变，从而在游戏中生成逼真的效果。
- 项目主页：https://liuff19.github.io/Physics3D
- GitHub：https://github.com/liuff19/Physics3D
主要功能：
- Physics3D能够模拟多种材料的物理动态，包括弹性和粘性材料。
- 它能够预测物体在受力后的形变和运动。
主要特点：
- 多材料模拟：能够处理现实世界中物体复杂混合的物理属性，不仅限于弹性材料，还包括粘性材料和非牛顿流体。
- 视频扩散模型：利用视频扩散模型中的物理先验知识来优化物理参数，使模拟结果更加真实。
- 高保真模拟：通过模拟过程，能够实现对物体运动的高保真度再现。
工作原理：
- 物理参数扩展：首先，Physics3D将物理参数的维度扩展，以捕捉物体的弹性和粘性。
- 粘弹性物质点法（Viscoelastic Material Point Method, MPM）：设计了一种新的MPM来模拟三维动态的粘弹性，通过模拟过程独立计算变形梯度的两个分量，并将它们合并以贡献于整体力。
- 得分蒸馏采样（Score Distillation Sampling, SDS）：利用可微分的MPM，通过SDS策略从视频扩散模型中优化物理参数。
具体应用场景：
- 虚拟现实和增强现实：在虚拟或增强现实环境中，Physics3D可以提供更加真实的物理交互体验。
- 动画和游戏开发：在动画电影或视频游戏中，模拟物体的物理行为，使场景更加逼真。
- 科学研究和教育：帮助科学家和学生理解复杂物理现象，进行实验模拟。
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