이 논문은 물체의 물리적 특성을 정확하게 예측하는 새로운 접근법을 제안한다. 먼저 신경 방사 필드(NeRF)를 사용하여 3D 기하학을 캡처하고 CLIP 특징을 융합한다. 그런 다음 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 물체의 재료를 제안하고 CLIP 유사성 기반 커널 회귀를 통해 물리적 특성을 추정한다. 이 방법은 질량, 마찰 계수, 경도 등 다양한 물리적 특성을 정확하게 예측할 수 있으며 감독 없이도 작동한다. 실험 결과는 이 접근법이 기존 방법보다 우수한 성능을 보인다는 것을 보여준다.
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