Learning an Implicit Physics Model for Image-based Fluid Simulation
作者: Emily Yue-Ting Jia, Jiageng Mao, Zhiyuan Gao, Yajie Zhao, Yue Wang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-08-11
备注: Accepted at ICCV 2025
💡 一句话要点
提出一种隐式物理模型以解决基于图像的流体模拟问题
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 流体模拟 物理信息神经网络 动画生成 计算机图形学 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法通常依赖于简单的二维运动估计器，导致生成的动画不符合物理规律，缺乏真实感。
- 本文提出了一种物理信息神经网络，通过预测每个表面点的运动，生成物理一致的四维场景。
- 实验结果显示，该方法在生成物理合理的动画方面显著优于现有技术，提升了动画的真实感。
📝 摘要（中文）
人类能够从单幅静态图像中想象出包含运动和三维几何的四维场景，这种能力源于对类似场景的观察和对物理的直观理解。本文旨在通过神经网络复制这一能力，特别关注自然流体图像。现有方法通常使用简单的二维运动估计器进行动画处理，导致的运动预测常常违反物理原则，产生不现实的动画。我们提出了一种新方法，从单幅图像生成物理一致的四维场景。我们使用物理信息神经网络预测每个表面点的运动，并通过基于基本物理原则（如纳维-斯托克斯方程）导出的损失项进行指导。实验结果表明，我们的方法在生成物理上合理的动画方面具有显著的性能提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的问题是如何从单幅图像生成符合物理规律的流体动画。现有方法的痛点在于其使用的二维运动估计器无法准确捕捉流体的动态特性，导致生成的动画常常不真实。
核心思路：论文的核心思路是利用物理信息神经网络，结合基本物理原则（如纳维-斯托克斯方程）来指导运动预测，从而生成物理一致的动画。这样的设计使得生成的动画不仅在视觉上更真实，同时也符合物理规律。
技术框架：整体架构包括输入图像的特征提取、深度估计、运动预测和动画生成四个主要模块。首先，从输入图像中提取特征并估计深度，然后使用物理信息神经网络预测每个表面点的运动，最后根据预测的运动生成动画并从任意视角进行渲染。
关键创新：最重要的技术创新点在于引入了物理信息神经网络，通过物理损失项来优化运动预测。这一方法与现有的简单二维运动估计方法本质上不同，能够生成更符合物理规律的动画。
关键设计：在网络结构上，采用了特征基础的三维高斯模型来捕捉图像的外观信息，并通过预测的运动进行动画处理。损失函数设计上，结合了物理原则的损失项，以确保生成的动画在物理上合理。具体的参数设置和网络架构细节在论文中进行了详细描述。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在生成物理合理的动画方面显著优于现有技术，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。通过与基线方法的对比，验证了该方法在流体动画生成中的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括计算机图形学、虚拟现实和游戏开发等。通过生成物理一致的流体动画，可以提升视觉效果和用户体验，具有重要的实际价值。此外，该方法的创新性也为未来的流体模拟研究提供了新的思路和方向。
📄 摘要（原文）
Humans possess an exceptional ability to imagine 4D scenes, encompassing both motion and 3D geometry, from a single still image. This ability is rooted in our accumulated observations of similar scenes and an intuitive understanding of physics. In this paper, we aim to replicate this capacity in neural networks, specifically focusing on natural fluid imagery. Existing methods for this task typically employ simplistic 2D motion estimators to animate the image, leading to motion predictions that often defy physical principles, resulting in unrealistic animations. Our approach introduces a novel method for generating 4D scenes with physics-consistent animation from a single image. We propose the use of a physics-informed neural network that predicts motion for each surface point, guided by a loss term derived from fundamental physical principles, including the Navier-Stokes equations. To capture appearance, we predict feature-based 3D Gaussians from the input image and its estimated depth, which are then animated using the predicted motions and rendered from any desired camera perspective. Experimental results highlight the effectiveness of our method in producing physically plausible animations, showcasing significant performance improvements over existing methods. Our project page is https://physfluid.github.io/ .