Physics3D: 通过视频扩散学习3D高斯函数的物理属性

Physics3D项目介绍

Physics3D是一个由清华大学研究团队开发的开源项目,旨在通过视频扩散模型学习3D高斯函数的物理属性。该项目提供了一个统一的仿真-渲染管线,能够准确模拟和渲染复杂的3D物理场景。

项目特点

基于3D高斯函数的表示:使用3D高斯函数作为场景表示,能够高效地捕捉物体的几何和物理属性。
视频扩散模型指导:利用文本到视频的扩散模型来指导物理参数的优化,实现更真实的物理模拟。
统一的仿真-渲染管线:将物理仿真和3D渲染结合在一个统一的框架中,提高了整体效率和一致性。
开源实现:项目代码完全开源,方便研究人员进行进一步的改进和扩展。

技术原理

Physics3D项目的核心思想是将3D高斯函数与视频扩散模型相结合,实现物理属性的学习和模拟。具体来说:

3D高斯函数表示:使用3D高斯函数来表示场景中的物体和材质,这种表示方法具有良好的可微性和灵活性。
视频扩散模型:利用预训练的文本到视频扩散模型(如ModelScope)来指导物理参数的优化。这种方法能够从视频中学习复杂的物理动力学。
物理仿真:基于学习到的物理参数,使用材料点法(MPM)进行物理仿真,模拟物体的运动和变形。
渲染:使用高斯溅射技术进行实时渲染,生成高质量的视觉效果。

安装与使用

要使用Physics3D,需要按照以下步骤进行安装和配置:

环境配置:

conda create -n Physics3D python=3.9
conda activate Physics3D
pip install -r requirements.txt

安装依赖项:

git clone https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting
pip install -e gaussian-splatting/submodules/diff-gaussian-rasterization/
pip install -e gaussian-splatting/submodules/simple-knn/

下载预训练模型: 从OneDrive链接下载预训练的高斯模型,并将其放置在项目目录下。
运行仿真:

python simulation.py --model_path ./model/ball/ --prompt "a basketball falling down" --output_path ./output --physics_config ./config/ball_config.json

应用场景

Physics3D项目在多个领域都有潜在的应用价值:

计算机图形学:为电影特效和游戏开发提供更真实的物理模拟效果。
虚拟现实:在VR/AR环境中创造逼真的物理交互体验。
机器人学:帮助机器人更好地理解和预测物体的物理行为。
材料科学:模拟和研究新材料的物理属性和行为。
教育:作为物理教学的直观演示工具。

项目展望

Physics3D项目仍在不断发展中,未来计划添加以下功能:

发布训练代码
提供合成数据集
编写详细的教程
开发本地演示程序

研究团队欢迎社区贡献者参与项目开发,共同推进3D物理模拟技术的进步。

技巧与建议

为了获得更好的仿真效果,研究团队提供了以下建议:

参数初始化:选择与物理事实相符的参数初始值可以显著加速Physics3D的收敛并提高训练效果。
粒子密度:对于一些高频弹性物体,增加粒子密度可以提升仿真效果。

致谢

Physics3D项目在开发过程中借鉴了多个开源项目的代码,包括DreamPhysics、threestudio、warp-mpm和PhysGaussian等。同时,项目也使用了来自PhysDreamer、BlenderKit和BlenderNeRF的开源数据集。研究团队对这些项目的贡献表示诚挚的感谢。

结语

Physics3D项目为3D物理模拟和渲染领域带来了创新的解决方案。通过结合3D高斯函数和视频扩散模型,该项目实现了高效、真实的物理场景模拟。随着项目的不断发展和完善,相信Physics3D将在计算机图形学、虚拟现实等多个领域发挥重要作用,推动相关技术的进步。

研究人员和开发者可以通过GitHub页面(https://github.com/liuff19/Physics3D)获取更多信息,参与项目开发,或者提出宝贵的建议。如果您在使用过程中遇到任何问题,也可以通过项目页面的联系方式与开发团队取得联系。让我们共同期待Physics3D项目在未来带来更多令人惊喜的成果!