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在大规模场景和视觉中，学习隐式形状的刚体模拟器
使用学习的有界几何网络的刚体模拟器，通过从多视角图像中提取有界距离函数（SDFs），首次演示了 GNN 模拟器在数百个物体和 110 万个节点的场景中的可扩展性。
PDFa month ago
将人脸交互图网络推广至真实场景
准确模拟真实世界物体动态对于机器人、工程、图形和设计等各种应用至关重要。我们提出了一种减少运行基于图网络的学习模拟器所需内存的方法。基于这种内存高效的模拟模型，我们提供了一种感知界面，以可编辑的 NeRFs 形式将真实世界场景转换为图网络模
PDF5 months ago
从 RGB-D 视频中学习基于粒子的 3D 模拟器
通过视觉粒子动力学以及端到端学习的方式，我们提出了一种从观测数据中直接学习模拟器的方法，避免了对特殊的信息的依赖，从而实现更加真实可信的仿真。这一方法的 3D 结构使得场景编辑和长期预测成为可能，为视频编辑和机器人规划等应用提供了新的路径。
PDF7 months ago
学习的粗模型用于高效湍流模拟
训练得到的模拟器可以在低空间和时间分辨率下捕捉高分辨率下产生的湍流动力学，我们的模型在各种科学相关度量中比传统的数值解算器更准确地模拟了湍流动力学。
PDF3 years ago