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ICLR潜在的直观物理学：从 3D 视频学习隐藏的物理现象传递
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。
PDF14 days ago
人工智能时代的风暴潮模拟：基于 LSTM 的机器学习用于提高预测准确性
利用 LSTM 深度学习网络模型对风暴潮预测模型中系统误差进行预测和修正，能够提高预测准确性。
PDF4 months ago
SPnet：从单张图像估计服装缝制图案
从单张图像中重建三维服装模型的一种新方法，通过推断单张图像中的缝制图案来获得服装的基本形状，然后使用物理模拟来生成能够适应任意姿势的三维服装。
PDF6 months ago
MM低限制机制的物理模拟能力
大型语言模型结合计算物理学和编程能力，能够模拟和预测物理世界，但目前的最先进模型在计算物理问题上仍具有显著的失败模式和改进空间。
PDF7 months ago
DeepFracture：一种预测脆性断裂的生成方法
在脆性断裂动画领域，本文引入了一种新颖的基于学习的方法，将逼真的脆性断裂动画与刚体模拟相融合，通过 BEM 脆性断裂模拟和几何分割有符号距离函数（GS-SDF）作为训练数据，采用潜在冲量表示法作为输入，在保持计算效率的同时生成更详细的脆性断
PDF8 months ago
全身手物互动合成的真实物理模拟
我们提出了一种基于物理的方法来合成全身手物交互。通过通过一个层次化框架，并结合强化学习和物理仿真，我们首先在解耦环境中学习身体和手部运动的技能先验。然后，我们使用一个新颖的奖励函数训练一个高层策略，以在预训练的潜在空间中控制手物交互。我们的
PDF10 months ago
AAAI基于物理相互作用因果序列的任务生成
在这篇论文中，我们提出了一种基于物理模拟的任务生成方法，通过定义物体之间的因果物理交互序列来定义物理场景，并使用这些场景作为输入，在物理模拟环境中生成任务。我们通过应用到愤怒的小鸟物理解谜游戏，并使用一系列指标，包括物理稳定性、预期的物理交
PDFa year ago
QuestEnvSim：基于环境感知的稀疏传感器模拟运动跟踪
使用强化学习相结合的物理模拟和环境观察，可以在高度约束的环境中生成逼真的全身姿势，从而避免接触的干扰。
PDFa year ago
基于热力学的神经网络用于物理现实混合现实
本文介绍了一种基于深度学习的方法，用于计算混合现实中用户实时交互引起的（可能是非线性和耗散性的）可变形物体的动态响应，以保证虚拟世界的正确性和真实性。两个具体示例证明了该方法的高效性。
PDF2 years ago
从随机 “Minecraft” 系统中逼近三维电子系统的温度全场演变
利用卷积神经网络设计了具有随机位置和物理属性的三维系统，测试了在 'Minecraft' 系统下进行神经网络训练，以实现对电子系统中热扩散传导的预测。
PDF2 years ago
CVPRD-Grasp：手 - 物互动中物理合理的动态抓取合成
研究了利用强化学习和物理模拟方法实现动态抓取合成任务，将该任务分解为底层抓取和高层运动合成，并生成逼真的人类手部运动序列
PDF3 years ago
ThreeDWorld 交通运输挑战：面向物理合理实体智能的视觉引导任务和动作规划基准
介绍了三维仿真的机器人任务与动作规划基准测试的设计，通过对象的选择、拾取和运输，要求具有先进物理约束和规划任务的人工智能智能体能够在仿真环境中完成任务。实验结果表明，现有算法在此测试中需要进一步发展。
PDF3 years ago
基于模拟的大规模抓取数据集 ACRONYM
本文介绍了一个基于物理仿真的机器人抓取规划的 ACRONYM 数据集，包含来自 262 个不同类别的 8872 个对象的 17.7M 个平行夹抓，并使用该数据集来训练两种最先进的基于学习的抓取规划算法，相比于原始小型数据集，抓取效能显著提高
PDF4 years ago
基于数据的实现真实人类关节约束的模拟方法
通过学习隐式方程并使用神经网络和梯度优化技术，该论文介绍了一种新技术，可以在物理仿真中准确模拟人类关节的极限运动范围，以便实现更真实的人机交互和优化问题的求解。
PDF7 years ago
ECCV利用判别性显著点和物理模拟捕捉手部动作
这篇文章提出了一种手势捕捉框架，其结合了生成模型和歧视性训练显著点，以实现对物体和其他手势之间互动场景的精确捕捉，并使用碰撞检测和物理模拟实现了在遮挡和缺失数据情况下的准确估计，能适用于单目 RGB-D 序列和同步多 RGB 摄像头的设置。
PDF9 years ago