物理ベースの形状変形手法を提案し、複雑な形状変形と位相変化を実現する。
単一の入力画像から物理法則に基づいた高速で制御可能な4Dコンテンツを生成する。
ガウシアンスプラッティングを物理エンジンと統合することで、リアルな3Dシミュレーションを生成することができる。
物理シミュレーターのバランスの取れたグラジエントフローを利用し、バックプロパゲーションの修正によって最適化の性能を向上させる。
本研究は、差分レンダリングと差分物理シミュレーションを統合することで、物理的に妥当な神経暗黙表現を学習する初めての手法を提案する。
3D ガウシアンに物理的に意味のある運動変形と機械的応力の属性を付与し、連続体力学の原理に沿って進化させることで、高品質な新しい動きの合成を実現する。
3次元空間における物理現象のモデリングにおいて、幾何学的情報が重要な役割を果たすことを示し、点群ベースの階層的表現を用いることで、長距離相互作用のモデル化を効果的に行えることを示した。