Atlas3D：用于仿真和制造的受物理约束的自支撑文本到 3D
机器学习
2024-11-19 v2
摘要
现有的基于扩散模型的文本到 3D 生成方法主要关注生成视觉上逼真的形状和外观，往往忽视下游任务所需的物理约束。生成的模型在放入物理仿真或 3D 打印时常常无法保持平衡。这种平衡对于满足用户在交互式游戏、具身 AI 和机器人等场景中的设计意图至关重要，稳定的模型是可靠交互的必要条件。此外，稳定的模型还能确保 3D 打印的模型（如用于家居装饰的人物模型）能独立站立，无需额外支撑。为填补这一空白，我们引入 Atlas3D，这是一个自动且易于实现的方法，提升现有 Score Distillation Sampling(SDS) 基于文本到 3D 工具的性能。Atlas3D 确保生成的 3D 模型遵循重力、接触和摩擦等物理稳定性定律。我们的ethods 结合了新颖的可微分仿真损失函数与物理启发的正则化，可作为现有框架的细化或后处理模块。我们通过大量生成任务验证了 Atlas3D 的有效性，并在仿真和实际环境中验证了所得 3D 模型。
引用
@article{arxiv.2405.18515,
title = {Atlas3D: Physically Constrained Self-Supporting Text-to-3D for Simulation and Fabrication},
author = {Yunuo Chen and Tianyi Xie and Zeshun Zong and Xuan Li and Feng Gao and Yin Yang and Ying Nian Wu and Chenfanfu Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.18515},
year = {2024}
}
备注
Project Page: https://yunuoch.github.io/Atlas3D/