differentiable physics | BriefGPT

关键词differentiable physics

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ICLR基于专家模型的物理约束扩展
通过使用 Mixture-of-Experts (MoE)，我们开发了一种可扩展的方法来强制执行硬物理约束，以增强神经 PDE 求解器在预测挑战性非线性系统动力学方面的准确性，并改善训练稳定性以及在训练和推断阶段所需的计算时间。
PDF5 months ago
HandyPriors: 基于可微先验的手 - 物体交互的物理一致感知
通过利用可微化的物理和渲染技术，我们提出了 HandyPriors，一个统一且通用的流水线框架，用于在人 - 物互动场景中进行姿态估计，它通过渲染先验和物理先验来实现图像和分割掩码的对齐，减轻帧之间的穿透和相对滑动问题，并提供了两种手部和物
PDF7 months ago
ICLRDexDeform: 通过人类演示和可微分物理实现灵巧的可变形物体操作
本文提出了 DexDeform，这是一种从人类示范中抽象出熟练操作技能并通过可微分物理学进行改进的原则性框架，该框架旨在学习多指手指对可变形物体的熟练操作，并通过新颖的探索策略以及基于想象的行动计划来提高操作的成功率。
PDFa year ago
通过可微分物理实现复杂运动技能的学习
本文提出了一种可实践的学习框架，能够输出统一的神经网络控制器，具有显著提高任务复杂性和多样性的能力，并使用可微物理学实现训练。实验结果表明，在可微弹簧和材料点方法的模拟、复杂的步态任务和多个机器人设计方案上，我们的学习框架优于强化学习，能够
PDF2 years ago
ICLR软体物体可微物理学操控中的接触点发现
拟合软体塑料通过基于最优传送的联系点发现方法在单阶段任务可以自动发现合适的初始接触点，在复杂的多阶段任务中可基于优先权迭代切换末端效应器的接触点，从而提高了分立物理解算器的表现
PDF2 years ago
从视频和语言中学习可微分物理模型进行动态可视化推理
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。
PDF3 years ago
ICLRPlasticineLab：一项带有可微物理特性的软体操纵基准测试
介绍了可微分物理实验基准 PasticineLab，它包括一系列软体操纵任务，并评估了针对该基准的强化学习和梯度优化方法。实验结果表明，基于 RL 的方法难以高效解决大多数任务，而基于梯度的方法可以在几十次迭代内快速找到解决方案，但在需要长
PDF3 years ago
可扩展的可微物理学习和控制
本文介绍了一种可扩展的基于 mesh 的 Differentiable physics 求解器，能够支持大量物体及其交互，并通过稀疏的碰撞处理加速碰撞检测求解。通过实验证明，该框架相比最新的粒子法方法，需要的内存和计算资源少两个数量级，并在
PDF4 years ago