PhysGaussian: 生成ダイナミクスのための物理学統合型3Dガウシアン

PhysGaussian: Physics-Integrated 3D Gaussians for Generative Dynamics

November 20, 2023

著者: Tianyi Xie, Zeshun Zong, Yuxin Qiu, Xuan Li, Yutao Feng, Yin Yang, Chenfanfu Jiang

cs.AI

要旨

本論文では、PhysGaussianという新しい手法を紹介する。この手法は、物理的に基づいたニュートン力学を3Dガウシアンにシームレスに統合し、高品質な新規モーション合成を実現する。カスタムのMaterial Point Method (MPM)を採用し、我々のアプローチは3Dガウシアンカーネルに物理的に意味のある運動学的変形と機械的応力属性を付与し、それらを連続体力学の原理に従って進化させる。本手法の特徴は、物理シミュレーションと視覚的レンダリングのシームレスな統合にある。両コンポーネントは同じ3Dガウシアンカーネルを離散表現として利用する。これにより、三角形/四面体メッシュ化、マーチングキューブ、「ケージメッシュ」、またはその他のジオメトリ埋め込みの必要性がなくなり、「見えるものがシミュレートされる（WS^2）」という原理が強調される。本手法は、弾性体、金属、非ニュートン流体、粒状材料など、多様な材料に対して優れた汎用性を示し、新規視点と動きを持つ多様な視覚コンテンツの作成において強力な能力を発揮する。プロジェクトページは以下に掲載されている：https://xpandora.github.io/PhysGaussian/

English

We introduce PhysGaussian, a new method that seamlessly integrates physically grounded Newtonian dynamics within 3D Gaussians to achieve high-quality novel motion synthesis. Employing a custom Material Point Method (MPM), our approach enriches 3D Gaussian kernels with physically meaningful kinematic deformation and mechanical stress attributes, all evolved in line with continuum mechanics principles. A defining characteristic of our method is the seamless integration between physical simulation and visual rendering: both components utilize the same 3D Gaussian kernels as their discrete representations. This negates the necessity for triangle/tetrahedron meshing, marching cubes, "cage meshes," or any other geometry embedding, highlighting the principle of "what you see is what you simulate (WS^2)." Our method demonstrates exceptional versatility across a wide variety of materials--including elastic entities, metals, non-Newtonian fluids, and granular materials--showcasing its strong capabilities in creating diverse visual content with novel viewpoints and movements. Our project page is at: https://xpandora.github.io/PhysGaussian/