Pixie: Fast and Generalizable Supervised Learning of 3D Physics from Pixels
作者: Long Le, Ryan Lucas, Chen Wang, Chuhao Chen, Dinesh Jayaraman, Eric Eaton, Lingjie Liu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-08-20 (更新: 2025-08-26)
备注: Website: https://pixie-3d.github.io/
💡 一句话要点
提出PIXIE以解决3D场景物理属性推断问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D物理推断 神经网络 监督学习 虚拟现实 数据集
📋 核心要点
- 现有方法依赖逐场景优化，导致推断速度慢且缺乏通用性，限制了其在实际应用中的有效性。
- PIXIE通过训练一个可泛化的神经网络，利用监督学习从多个场景中提取3D视觉特征，快速推断物理属性。
- 实验结果显示，PIXIE在性能上比传统方法提升了1.46-4.39倍，并且推断速度显著加快，具备良好的零样本泛化能力。
📝 摘要（中文）
从视觉信息推断3D场景的物理属性是创建交互式和真实虚拟世界的关键任务。然而，现有方法通常依赖于缓慢的逐场景优化，限制了其通用性和应用。为了解决这个问题，本文提出了PIXIE，一种新颖的方法，通过监督损失训练一个可泛化的神经网络，从多个场景中预测物理属性。训练完成后，该前馈网络能够快速推断合理的材料场，并结合学习到的静态场景表示（如高斯散点），实现外力下的真实物理模拟。此外，本文还收集了PIXIEVERSE，这是已知最大的配对3D资产和物理材料注释数据集之一。评估结果表明，PIXIE在性能上比测试时优化方法提高了1.46-4.39倍，并且速度提升了几个数量级。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决从视觉信息推断3D场景物理属性的挑战，现有方法因依赖逐场景优化而导致速度慢、通用性差。
核心思路：PIXIE的核心思路是通过监督学习训练一个神经网络，使其能够从多个场景中提取3D视觉特征并预测物理属性，从而实现快速推断。
技术框架：PIXIE的整体架构包括数据收集、神经网络训练和推断三个主要阶段。首先，收集包含3D资产和物理属性的配对数据集；然后，使用这些数据训练神经网络；最后，利用训练好的网络进行快速推断。
关键创新：PIXIE的主要创新在于其训练的神经网络能够在未见过的真实场景中进行零样本泛化，尽管仅在合成数据上进行训练，这一特性显著提升了模型的适用性。
关键设计：在设计上，PIXIE使用了预训练的视觉特征（如CLIP），并结合了特定的损失函数和网络结构，以确保模型在推断时的高效性和准确性。
📊 实验亮点
实验结果表明，PIXIE在性能上比传统的测试时优化方法提高了1.46-4.39倍，且推断速度显著加快，达到数个数量级的提升。这一成果展示了PIXIE在处理复杂3D场景物理属性推断任务中的卓越能力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和机器人控制等。通过快速准确地推断物理属性，PIXIE可以帮助开发者创建更为真实的虚拟环境，提升用户体验。此外，该方法的通用性使其在多种场景下均具备应用价值，推动相关领域的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Inferring the physical properties of 3D scenes from visual information is a critical yet challenging task for creating interactive and realistic virtual worlds. While humans intuitively grasp material characteristics such as elasticity or stiffness, existing methods often rely on slow, per-scene optimization, limiting their generalizability and application. To address this problem, we introduce PIXIE, a novel method that trains a generalizable neural network to predict physical properties across multiple scenes from 3D visual features purely using supervised losses. Once trained, our feed-forward network can perform fast inference of plausible material fields, which coupled with a learned static scene representation like Gaussian Splatting enables realistic physics simulation under external forces. To facilitate this research, we also collected PIXIEVERSE, one of the largest known datasets of paired 3D assets and physic material annotations. Extensive evaluations demonstrate that PIXIE is about 1.46-4.39x better and orders of magnitude faster than test-time optimization methods. By leveraging pretrained visual features like CLIP, our method can also zero-shot generalize to real-world scenes despite only ever been trained on synthetic data. https://pixie-3d.github.io/