该论文提出了一种神经模型，同时基于物理学原理和视觉先验进行推理和预测，通过对粒子的估计预测物理参数，即视觉基础，并在刚体、可变形材料和流体的复杂环境中证明了它的有效性，允许模型在几次观察内推断出物理特性，从而快速适应未见过的场景并进行准确的未来预测。

Apr, 2020

本论文提出了一项基于视觉任务的评估基准，以测试人工系统对于宏观物体、运动、力等物理理解的程度，同时介绍了两个旨在以无监督的方式学习直观物理的深度神经网络系统，并通过与人类数据的比较，对下一帧预测建筑的潜力和限制进行了新颖的结果分析。

Mar, 2018

我们介绍了一种基于潜在直觉物理的转移学习框架，可以从单个 3D 视频中推断流体的隐藏属性，并在新场景中模拟观察到的流体。

Jun, 2024

本文提出了一种从 2D 视觉观察中学习动态 3D 场景模型的方法，结合神经放射场、时间对比学习和自动编码框架，可以学习到视点不变的 3D 感知场景表示，进而实现包括刚体和流体在内的具有挑战性的操作任务的视觉运动控制和未来预测，并支持摄影机视点外训练分布的目标规定，此外，还对不同系统设计进行了详细的改变研究和学习的表示的定性分析。

Jul, 2021

本文提出了一种名为 VRDP 的统一框架，可以从视频和语言中联合学习视觉概念，并推断对象及其交互的物理模型，通过无缝集成三个组成部分：视觉理解模块、概念学习器和可微分的物理引擎。

Oct, 2021

本文提出了基于 3D-PhysNet 框架的物理建模方法，可以对三维物体在外力作用下的变形进行快速预测，并具有材料属性的泛化性，并且通过深度变分自编码器结合敌对训练的方式进行了材料属性的编码，以及通过级联结构对部分视图下的物体变形进行预测。

Apr, 2018

本文综述了基于直觉物理的深度学习方法在物理推理方面的最新进展和技术。将现有的深度学习技术分为三个方面的物理推理，并将其组织为三种一般的技术方法，提出了该领域的六个分类任务。最后，本文强调了当前领域的挑战并提出了一些未来的研究方向。

Feb, 2022

本文提出了一种方法，通过利用流体的 Navier-Stokes 方程作为答案进行稀疏视频的端到端优化，实现通过 RGB 视频的高保真流体重构。

Jun, 2022

本研究提出了一种名为 NeuroFluid 的深度学习算法，可对复杂粒子系统（如流体）的物理动态进行建模，并能够通过训练两个模型来实现无监督学习粒子流体动力学，包括粒子驱动神经渲染器和物理转换模型。结果表明，该算法可以合理地估计不同初始形状，粘度和密度的流体的基本物理特性。

Mar, 2022

本文旨在从多视角视频中建模 3D 场景的动态。我们提出了一种新的方法，通过仅利用视频帧学习 3D 场景的几何、外观和物理速度，从而支持多种理想的应用，包括未来帧插值、无监督的 3D 语义场景分解和动态运动传递。

Dec, 2023