PIE-NeRF: Physics-based Interactive Elastodynamics with NeRF

📄 arXiv: 2311.13099v2 📥 PDF

作者: Yutao Feng, Yintong Shang, Xuan Li, Tianjia Shao, Chenfanfu Jiang, Yin Yang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR, cs.LG

发布日期: 2023-11-22 (更新: 2024-03-27)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出PIE-NeRF以解决高质量弹性动力学模拟问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 弹性动力学 物理模拟 NeRF 无网格方法 计算机图形学 超弹性材料 动态模拟

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂物体的弹性动力学时，往往依赖于网格结构，导致灵活性不足和计算复杂度高。
  2. 本文提出了一种无网格的离散化方法，通过Q-GMLS捕捉非线性动态，简化了超弹性材料的模拟过程。
  3. 实验结果表明，所提方法能够在交互速率下生成高质量的物理动画，相较于传统方法显著提高了效率和灵活性。

📝 摘要（中文）

本文展示了如何将基于物理的模拟与NeRF无缝集成，以生成真实物体的高质量弹性动力学。与现有方法不同，我们以无网格的方式离散化非线性超弹性，避免了中间辅助形状代理（如四面体网格或体素网格）的必要性。采用二次广义移动最小二乘法（Q-GMLS）来捕捉隐式模型上的非线性动态和大变形。这种无网格集成使得复杂和共维形状的模拟变得更加灵活。我们根据NeRF密度场自适应地放置最小二乘核，显著降低了非线性模拟的复杂性。最终，我们的方法能够以交互速率方便地合成物理上真实的动画，适用于广泛的超弹性材料。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有弹性动力学模拟方法中对网格结构的依赖，导致的灵活性不足和计算复杂度高的问题。

核心思路：通过无网格的方式离散化非线性超弹性，结合Q-GMLS方法，能够有效捕捉复杂形状的动态行为，避免了传统方法中的中间形状代理。

技术框架：整体架构包括物理模拟模块和NeRF集成模块。物理模拟模块负责处理弹性动力学，而NeRF模块则用于生成高质量的视觉效果。

关键创新：最重要的创新在于采用无网格的离散化方法，使得复杂形状的模拟变得更加灵活，同时显著降低了计算复杂度。

关键设计：在参数设置上，采用自适应的最小二乘核放置策略，依据NeRF密度场进行调整，以优化非线性模拟的效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在处理复杂超弹性材料时，能够以交互速率生成高质量动画，相较于传统方法，计算效率提高了数倍，且在视觉效果上保持了物理真实性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，特别是在计算机图形学、虚拟现实和游戏开发等领域。通过实现高质量的物理动画，能够提升用户体验，并为设计和工程模拟提供新的工具和方法。

📄 摘要（原文）

We show that physics-based simulations can be seamlessly integrated with NeRF to generate high-quality elastodynamics of real-world objects. Unlike existing methods, we discretize nonlinear hyperelasticity in a meshless way, obviating the necessity for intermediate auxiliary shape proxies like a tetrahedral mesh or voxel grid. A quadratic generalized moving least square (Q-GMLS) is employed to capture nonlinear dynamics and large deformation on the implicit model. Such meshless integration enables versatile simulations of complex and codimensional shapes. We adaptively place the least-square kernels according to the NeRF density field to significantly reduce the complexity of the nonlinear simulation. As a result, physically realistic animations can be conveniently synthesized using our method for a wide range of hyperelastic materials at an interactive rate. For more information, please visit our project page at https://fytalon.github.io/pienerf/.