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PIE-NeRF ist ein effizienter und vielseitiger Ansatz, der physikbasierte neuartige Bewegungen komplexer NeRF-Modelle interaktiv synthetisiert.
Kivonat
PIE-NeRF ist ein Framework, das physikbasierte Simulationen nahtlos in NeRF integriert, um hochwertige Elastodynamik von Objekten aus der realen Welt zu erzeugen. Im Gegensatz zu bestehenden Methoden diskretisiert PIE-NeRF die nichtlineare Hyperelastizität auf eine gitterlose Art und Weise, wodurch die Notwendigkeit für zwischengeschaltete Hilfsformmodelle wie ein Tetraedernetz oder ein Voxelgitter entfällt. Es wird eine quadratische verallgemeinerte Moving-Least-Square-Methode (Q-GMLS) verwendet, um die nichtlineare Dynamik und große Verformungen auf dem impliziten Modell zu erfassen. Diese gitterlose Integration ermöglicht vielseitige Simulationen komplexer und kodimensionaler Formen. Die Least-Square-Kerne werden adaptiv entsprechend dem NeRF-Dichtefeld platziert, um die Komplexität der nichtlinearen Simulation erheblich zu reduzieren. Infolgedessen können physikalisch realistische Animationen für eine breite Palette hyperelastischer Materialien in Echtzeit synthetisiert werden.
Statisztikák
Die Dichte des 3D-Modells ist ρ.
Die Deformationsgradienten an den Integrationspunkten sind F(xk) = q · ∇J⊤
k + I.
Das Volumen der Integrationspunkte-Würfel ist Vk = h1h2h3.
Idézetek
"PIE-NeRF verwendet eine gitterlose Lagrange-Dynamik in NeRF."
"PIE-NeRF setzt eine robuste Q-GMLS für die gitterlose Modellreduktion ein."
"PIE-NeRF ermöglicht eine vielseitige Simulation mit interaktiver Geschwindigkeit."