PhysX-3D: Physical-Grounded 3D Asset Generation

3D-моделирование переходит из виртуального в физический мир. Существующие методы генерации 3D в основном сосредоточены на геометрии и текстурах, но игнорируют физически обоснованное моделирование. В результате, несмотря на быстрый прогресс в области генеративных 3D-моделей, синтезированные объекты часто лишены богатых и важных физических свойств, что ограничивает их применение в реальных задачах, таких как симуляции и embodied AI.

В качестве первого шага к решению этой проблемы мы предлагаем PhysX — сквозную парадигму генерации физически обоснованных 3D-объектов.

1. Чтобы преодолеть критический дефицит 3D-датасетов с физической аннотацией, мы представляем PhysXNet — первый датасет, систематически снабжённый физическими метками по пяти базовым измерениям: абсолютный масштаб, материал, аффордансы, кинематика и функциональное описание. Для этого мы разработали масштабируемый процесс аннотирования с участием человека, основанный на vision-language моделях, что позволяет эффективно создавать физически ориентированные объекты из исходных 3D-данных.

2. Кроме того, мы предлагаем PhysXGen — прямой фреймворк для генерации физически обоснованных 3D-объектов по изображениям, который внедряет физические знания в предобученное 3D-структурное пространство. В частности, PhysXGen использует двухветвевую архитектуру для явного моделирования скрытых связей между 3D-структурами и физическими свойствами, что позволяет получать 3D-объекты с правдоподобными физическими характеристиками при сохранении высокого качества геометрии.

Обширные эксперименты подтверждают превосходную производительность и высокую способность к обобщению предлагаемого подхода. Весь код, данные и модели будут опубликованы для поддержки будущих исследований в области генеративного физического ИИ.

➡️Github: https://github.com/ziangcao0312/PhysX-3D

➡️Paper: https://arxiv.org/pdf/2507.12465v1.pdf

➡️Dataset: https://huggingface.co/datasets/Caoza/PhysX-3D

👉 @bigdata_1