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北京 – 近日，由清华大学等高校联合推出了一款名为 PhysGen3D 的创新框架，该框架能够将单张图像转化为交互式的 3D 场景，并生成具有物理真实感的动态视频。这一突破性的技术，结合了基于图像的几何和语义理解，以及基于物理的模拟，为影视制作、虚拟现实、游戏开发等领域带来了全新的可能性。
PhysGen3D 的核心功能与技术原理
PhysGen3D 的核心在于能够从单张图像中推断出物体的 3D 形状、姿态、物理和光照属性，从而创建以图像为中心的数字孪生。该框架主要具备以下几项关键功能：
- 单图创建交互式 3D 场景： 将静态图像转化为可交互的 3D 环境，用户可以在其中模拟各种物理行为。
- 精确控制初始条件： 允许用户自定义物体的速度、材质等初始条件，从而精细控制视频生成结果。
- 生成物理真实感视频： 通过结合图像理解和物理模拟，生成在动态和光照方面都逼真且合理的视频。
- 密集 3D 跟踪： 实现对场景中物体的精准 3D 跟踪。
- 视频编辑功能： 支持在不同场景间交换物体，或在保持位置不变的情况下移除物体。
- 相机控制： 允许用户从不同视角生成视频。
- 绘画生成视频： 不仅支持真实图像，还能处理绘画等其他类型的输入，并生成相应的视频。
在技术原理上，PhysGen3D 采用了以下关键技术：
- 3D 场景重建： 利用先进的图像几何和语义理解技术，结合多种预训练的视觉模型，从单张图像中推断物体的 3D 信息，并重建背景的几何和外观。
- 物理模拟： 采用物质点方法（MPM），这是一种基于点-体素的框架，用于模拟图像中物体的物理行为。用户可以自定义物体的物理属性和初始条件，实现高度真实和稳定的模拟。
- 基于物理的渲染： 完成动态模拟后，通过运动插值计算顶点运动，变形网格，并使用优化的基于物理的渲染（PBR）材料，在环境光照下利用 Mitsuba3 进行渲染。同时，为了优化渲染效率，PhysGen3D 构建了 3D 阴影捕捉表面，采用两遍阴影映射技术提取阴影和全局光照效果，最终将前景物体和阴影合成到修复后的背景上。
PhysGen3D 的广泛应用前景
PhysGen3D 的出现，为多个领域带来了革新性的潜力：
- 影视制作与特效： 帮助创作者快速构建具有物理真实感的动态场景，提升特效制作效率。
- 虚拟现实与增强现实： 从单张图像生成交互式 3D 场景，为用户提供更具沉浸感的 VR/AR 体验。
- 教育与培训： 帮助学生更直观地理解物理概念，提升教学效果。
- 游戏开发： 为游戏开发者提供从图像快速生成动态场景的能力，加速游戏关卡和场景的构建。
- 广告与营销： 从产品照片生成动态视频，展示产品的使用场景和物理特性，吸引消费者。
项目地址与更多信息
感兴趣的读者可以通过以下链接了解更多关于 PhysGen3D 的信息：
- 项目官网： https://by-luckk.github.io/PhysGen3D/
- Github 仓库： https://github.com/by-luckk/PhysGen3D
- arXiv 技术论文： https://arxiv.org/pdf/2503.20746
PhysGen3D 的发布，标志着在人工智能驱动的 3D 场景生成领域取得了重要进展。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，PhysGen3D 将在未来为更多行业带来创新和变革。
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