リアルタイムインタラクティブ流体シミュレーションのためのハイブリッドニューラル-MPM
Hybrid Neural-MPM for Interactive Fluid Simulations in Real-Time
May 25, 2025
著者: Jingxuan Xu, Hong Huang, Chuhang Zou, Manolis Savva, Yunchao Wei, Wuyang Chen
cs.AI
要旨
リアルタイムでインタラクティブな流体シミュレーションのためのニューラル物理システムを提案します。従来の物理ベースの手法は精度が高いものの、計算負荷が大きく、レイテンシの問題を抱えています。最近の機械学習手法は計算コストを削減しつつ忠実度を維持していますが、ほとんどの手法はリアルタイム使用のレイテンシ制約を満たせず、インタラクティブアプリケーションのサポートも欠如しています。このギャップを埋めるため、数値シミュレーション、ニューラル物理、生成制御を統合した新しいハイブリッド手法を導入します。私たちのニューラル物理システムは、古典的な数値ソルバーへのフォールバックセーフガードを採用することで、低レイテンシシミュレーションと高い物理的忠実度を同時に追求します。さらに、逆モデリング戦略を用いて訓練された拡散ベースのコントローラーを開発し、流体操作のための外部動的力場を生成します。私たちのシステムは、多様な2D/3Dシナリオ、材料タイプ、障害物との相互作用において堅牢な性能を示し、高フレームレート（11～29%のレイテンシ）でのリアルタイムシミュレーションを実現するとともに、ユーザーフレンドリーなフリーハンドスケッチに基づく流体制御を可能にします。本システムは、リアルタイムインタラクティブアプリケーションのための実用的で制御可能かつ物理的に妥当な流体シミュレーションに向けた重要な一歩を示しています。採択後にはモデルとデータの両方を公開することを約束します。
English
We propose a neural physics system for real-time, interactive fluid
simulations. Traditional physics-based methods, while accurate, are
computationally intensive and suffer from latency issues. Recent
machine-learning methods reduce computational costs while preserving fidelity;
yet most still fail to satisfy the latency constraints for real-time use and
lack support for interactive applications. To bridge this gap, we introduce a
novel hybrid method that integrates numerical simulation, neural physics, and
generative control. Our neural physics jointly pursues low-latency simulation
and high physical fidelity by employing a fallback safeguard to classical
numerical solvers. Furthermore, we develop a diffusion-based controller that is
trained using a reverse modeling strategy to generate external dynamic force
fields for fluid manipulation. Our system demonstrates robust performance
across diverse 2D/3D scenarios, material types, and obstacle interactions,
achieving real-time simulations at high frame rates (11~29% latency) while
enabling fluid control guided by user-friendly freehand sketches. We present a
significant step towards practical, controllable, and physically plausible
fluid simulations for real-time interactive applications. We promise to release
both models and data upon acceptance.