Physics3D

Physics3D

基于视频扩散的3D高斯体物理属性学习框架

Physics3D是一个创新的3D场景物理仿真框架,结合了3D高斯体和视频扩散模型。该项目提供统一的仿真-渲染管线,包含训练代码和合成数据集。通过文本到视频的扩散模型,Physics3D能优化物理参数,实现各种物体的物理属性和动态行为模拟。这为计算机图形学和物理仿真研究提供了新的工具,有助于创建更真实精确的3D场景。

Physics3D3D Gaussians视频扩散物理动力学模拟渲染Github开源项目

Physics3D

Physics3D:通过视频扩散学习3D高斯体物理属性的官方实现

Fangfu LiuHanyang WangShunyu Yao、Shengjun Zhang、Jie ZhouYueqi Duan

论文 | 项目页面 | 数据

<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/e2fd6c65-b31d-4e9b-90eb-1f9cd3aa5aa6.png"> </p>

Physics3D是一个基于3D高斯体的统一仿真-渲染流程,从视频扩散模型中学习物理动力学。

更多功能

该仓库仍在建设中,感谢您的耐心等待。

  • 发布训练代码。
  • 发布合成数据。
  • 详细教程。
  • 详细的本地演示。

训练准备

Linux系统设置

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

快速开始

  1. OneDrive下载高斯模型。您也可以按照gaussian-splatting的方法将自己预训练的3D高斯模型加载到此流程中。有关物理配置的设置细节,您可以参考PhysGaussian

    Physics3D
        ├──model
            ├── ball/
        ├──config
            ├── ball_config.json
    
  2. 我们支持使用文本到视频(ModelScope)扩散模型来指导物理参数的优化。您可以使用以下命令:

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

获得更好结果的技巧

  1. 与物理事实相符的参数初始化可以显著加快Physics3D的收敛速度并提高训练效果。

  2. 对于一些高频弹性物体,增加粒子密度可以提高仿真效果。

致谢

我们大量借鉴了以下仓库的代码。非常感谢这些作者分享他们的代码。

我们还使用了以下仓库的开源数据集。

引用

如果您觉得Physics3D有帮助,请引用我们的报告:

@article{liu2024physics3d, title={Physics3D: Learning Physical Properties of 3D Gaussians via Video Diffusion}, author={Liu, Fangfu and Wang, Hanyang and Yao, Shunyu and Zhang, Shengjun and Zhou, Jie and Duan, Yueqi}, journal={arXiv preprint arXiv:2406.04338}, year={2024} }

联系方式

如果您对本项目有任何疑问,请随时联系liuff23@mails.tsinghua.edu.cnhanyang-21@mails.tsinghua.edu.cn

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