基于视频驱动的图网络模拟器
计算机视觉与模式识别
2025-04-14 v3 机器学习
摘要
生动的可视化效果在设计、电影制作和游戏中依赖于精确的物理仿真，通常需要大量的计算资源和详细的物理输入。本文提出了一种方法，可从短视频中推断系统的物理属性，无需明确的参数输入，前提是其接近训练条件。学习到的表示然后用于基于图网络的模拟器中，以模拟物理系统的轨迹。我们展示了视频派生的编码有效地捕捉了系统的物理属性，并展示了其中一些编码与系统运动之间存在线性依赖关系。
引用
@article{arxiv.2409.15344,
title = {Video-Driven Graph Network-Based Simulators},
author = {Franciszek Szewczyk and Gilles Louppe and Matthia Sabatelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.15344},
year = {2025}
}