基于 Transformer 的神经形态动画师：用于软体运动的定性模拟

人类智力能够轻松地模拟受物理定律支配的物体运动，例如随风飘动的旗帜，无需理解其背后的物理。这表明人类认知能够在不进行数学计算的情况下，对物理事件的演变进行直观预测。这种过程可能源于记忆回想，产生一种在定性上令人信服的心理图像，尽管可能不完全符合现实世界的物理。drawing inspiration from 人类能够在不明确参与数学计算的情况下，对动态事件进行定性可视化和描述的迷人能力，本文探讨了最近的 Transformer 架构作为神经形态动画师模型的应用。该视觉 Transformer 模型在给定来自 \emph{t-n} $\cdots$ \emph{t} 时间步骤的前几步运动信息的基础上，预测 \emph{t+1} 时间步骤的旗帜运动。结果表明，基于视觉 Transformer 的架构成功地学习了旗帜运动的时序嵌入，并在不同风力作用下产生了合理质量的旗帜挥动模拟。