DragMesh: Легкое моделирование 3D-объектов в реальном времени

Автор: Денис Аветисян

Новая система позволяет пользователям интуитивно управлять и анимировать трехмерные модели, объединяя физически правдоподобное поведение с интерактивным управлением.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Используя необработанную сетку и перемещение, система определяет подвижную часть объекта, предсказывает тип соединения, а затем, посредством регрессии точной оси и начала координат, генерирует анимацию в виде двойных кватернионов, воплощая в жизнь сложный процесс моделирования движения.

DragMesh — это фреймворк, использующий двойные кватернионы и нейронные поля для обеспечения кинематического рассуждения и генерации движения 3D-объектов.

Несмотря на успехи генеративных моделей в создании статических 3D-объектов, реализация правдоподобной артикуляции и взаимодействия с ними остается сложной задачей. В работе ‘DragMesh: Interactive 3D Generation Made Easy’ представлена новая платформа, позволяющая осуществлять интерактивное 3D-моделирование в реальном времени. Ключевым новшеством является разделение логического вывода о кинематике объекта и генерации движения, основанное на дуальных кватернионах и новой архитектуре. Открывает ли DragMesh путь к созданию более интеллектуальных и отзывчивых 3D-систем, способных к естественному взаимодействию с человеком?

По ту сторону Реальности: Вызовы Трёхмерного Понимания

Традиционные методы трёхмерного моделирования сталкиваются с существенными ограничениями в достижении одновременно реалистичности и интерактивности. Воссоздание визуально достоверных сцен часто требует огромных вычислительных ресурсов, что препятствует возможности оперативного взаимодействия с виртуальным миром. Эта проблема особенно остро стоит в таких областях, как робототехника, где роботам необходимо не просто «видеть» окружающую среду, но и активно с ней взаимодействовать в реальном времени, и в виртуальной реальности, где пользователь ожидает мгновенного отклика на свои действия. Неспособность обеспечить достаточный уровень как реализма, так и интерактивности ограничивает применимость существующих 3D-представлений для создания действительно убедительных и функциональных виртуальных сред и интеллектуальных роботизированных систем.

Существующие методы трёхмерного моделирования часто оказываются неспособными адекватно представить сложные артикулированные объекты — механизмы, роботов или даже живые существа — и их динамическое взаимодействие с окружающей средой. Проблема заключается в том, что традиционные подходы рассматривают объекты как статичные, монолитные структуры, не учитывая возможность изменения их формы и положения в пространстве. Например, симуляция движений роботизированной руки требует учета множества степеней свободы и коллизий с препятствиями, что значительно усложняет расчеты и требует разработки новых алгоритмов. Отсутствие точного представления о динамике взаимодействия объектов с окружением приводит к нереалистичной и неточной симуляции, ограничивая применение таких моделей в робототехнике, виртуальной реальности и других областях, требующих высокой степени реализма и интерактивности.

Создание трёхмерных моделей, пригодных для интерактивного управления в реальном времени, сталкивается с серьёзными вычислительными проблемами. Представление сложных объектов и их динамического взаимодействия с окружением требует огромных ресурсов процессора и памяти, особенно при обработке больших сцен и высокой частоте кадров. Традиционные методы, основанные на детальной геометрической моделировании, часто оказываются непрактичными из-за экспоненциального роста вычислительной сложности с увеличением детализации. Поэтому, активно разрабатываются новые подходы, такие как воксельные представления и нейронные сети, которые стремятся к компромиссу между реалистичностью, точностью и вычислительной эффективностью, позволяя осуществлять манипуляции с трёхмерными объектами в интерактивном режиме, например, в робототехнике или виртуальной реальности. Оптимизация алгоритмов и использование параллельных вычислений становятся ключевыми факторами для преодоления этих вычислительных барьеров и обеспечения плавного взаимодействия с трёхмерным миром.

DragMesh использует архитектуру VAE и Transformer для объединения данных из облака точек, суставов и сил трения, предсказывая физически корректный двойной кватернион.

Генеративный 3D Интеллект: Новый Параллель Эволюции

Развитие генеративного 3D-интеллекта направлено на преодоление существующих ограничений в области создания и манипулирования трёхмерными мирами путем обучения моделей автономному построению и изменению 3D-сцен. В отличие от традиционных методов, требующих ручного моделирования или редактирования, генеративные модели стремятся к автоматическому синтезу реалистичных и сложных 3D-объектов и сред. Это достигается за счет использования алгоритмов машинного обучения, способных извлекать закономерности из больших объемов 3D-данных и использовать их для генерации новых, правдоподобных 3D-структур. Ключевым аспектом является способность к обучению без явного программирования, позволяющая моделям адаптироваться к различным задачам и создавать разнообразные 3D-миры.

Методы, такие как Implicit Neural Fields (NeRF) и 3D Gaussian Splatting, представляют собой перспективные подходы к реалистичному представлению трёхмерных сцен. NeRF кодируют сцены как непрерывные функции, позволяя генерировать изображения с высокой детализацией из произвольных точек обзора. 3D Gaussian Splatting, в свою очередь, использует гауссовские распределения для представления сцены, обеспечивая высокую скорость рендеринга. Однако, несмотря на впечатляющее качество визуализации, оба метода часто демонстрируют ограниченную интерактивность, затрудняя динамическое изменение сцены или взаимодействие с ней в реальном времени. Это связано с тем, что они изначально предназначены для статического представления сцены, а не для обеспечения возможности оперативного редактирования или манипулирования объектами внутри нее.

Разработка методов генерации физически правдоподобного и управляемого движения является ключевым компонентом развития генеративного 3D интеллекта. Данные методы должны обеспечивать не только визуальную достоверность, но и соответствие законам физики, таким как гравитация, инерция и столкновения объектов. Контролируемость подразумевает возможность задания параметров движения, например, скорости, траектории и силы воздействия, для создания предсказуемого и желаемого поведения объектов в 3D-среде. Для достижения этих целей активно исследуются подходы, основанные на симуляции физики, обучении с подкреплением и использовании нейронных сетей для моделирования динамики объектов и предсказания их поведения в различных сценариях. Успешная реализация таких методов позволит создавать интерактивные 3D-миры, в которых объекты ведут себя естественно и предсказуемо, что является необходимым условием для широкого спектра приложений, включая робототехнику, виртуальную реальность и компьютерные игры.

В отличие от других методов, которые часто дают неразличимые результаты, наш метод успешно генерирует реалистичные взаимодействия во всех категориях.

Двойные Кватернионы в VAE: Гармония Физики и Движения

Двойные кватернионы в вариационных автоэнкодерах (VAE) представляют собой эффективный инструмент для генерации физически правдоподобных траекторий движения. В отличие от традиционных подходов, использующих, например, углы Эйлера, двойные кватернионы позволяют параметризовать как вращение, так и трансляцию объекта в едином представлении. Это обеспечивает сохранение ограничений жесткого тела на протяжении всего генерируемого движения и позволяет избежать проблем, связанных с сингулярностями, часто возникающими при использовании других параметризаций. VAE, обученные на данных о движении, могут затем генерировать новые, реалистичные траектории, учитывающие физические свойства объекта и ограничения, накладываемые на его движение. Такая параметризация особенно полезна в задачах, требующих высокой точности и физической корректности, таких как анимация роботов или моделирование человеческих движений.

Использование двойных кватернионов в архитектуре позволяет избежать кинематических сингулярностей и гарантирует соблюдение ограничений жесткого тела на протяжении всего генерируемого движения. В отличие от традиционных представлений, основанных на углах Эйлера или матрицах вращения, двойные кватернионы обеспечивают гладкое и невырожденное представление вращений и трансляций $ℝ^3$, устраняя проблему потери степеней свободы и обеспечивая сохранение объема и формы объекта. Это особенно важно при моделировании сложных движений, где даже небольшие нарушения ограничений могут привести к нереалистичной или физически невозможной анимации. Двойные кватернионы эффективно кодируют как вращения, так и трансляции в единой структуре, что упрощает вычисление и обеспечивает более стабильное и точное представление положения и ориентации объекта в пространстве.

Интеграция FiLM (Feature-wise Linear Modulation) кондиционирования обеспечивает интуитивное управление генерируемыми траекториями движения на основе внешних факторов. FiLM позволяет масштабировать и смещать активации скрытых слоев вариационного автоэнкодера ($VAE$) с использованием внешних признаков, что позволяет эффективно кодировать и применять информацию о контексте, например, о целевом направлении движения или скорости. Этот механизм кондиционирования позволяет изменять характеристики генерируемого движения без изменения весов сети, что обеспечивает гибкость и контроль над выходными данными. В частности, FiLM-кондиционирование применяется к латентному пространству $VAE$, что позволяет формировать траектории, соответствующие заданным внешним условиям, обеспечивая реалистичное и управляемое поведение генерируемых движений.

Сеть предсказания кинематики (KPP-Net) играет ключевую роль в обеспечении реалистичной артикуляции, точно предсказывая положения осей и начала координат суставов манипулятора. Точное определение этих параметров необходимо для корректного расчета прямой и обратной кинематики, что позволяет генерировать плавные и физически правдоподобные траектории движения. KPP-Net использует входные данные о текущем состоянии системы и предсказывает необходимые кинематические параметры, обеспечивая согласованность между виртуальной моделью и физическим представлением манипулятора. Высокая точность предсказаний KPP-Net напрямую влияет на качество генерируемых движений и предотвращает возникновение неестественных или невозможных поз.

Интерактивные Манипуляции и Горизонты Будущего

Методы, такие как ArtGS, продемонстрировали принципиальную возможность объединения 3D Gaussian Splatting с физически достоверной манипуляцией объектов, открывая путь к взаимодействию с генерируемыми сценами в реальном времени. Это достигается за счет представления сцены в виде плотных облаков гауссовых точек, что позволяет эффективно моделировать сложные формы и текстуры, а затем изменять их в ответ на действия пользователя. Такой подход позволяет создавать интерактивные виртуальные среды, где объекты реагируют на прикосновения и перемещения, что критически важно для приложений, требующих высокой степени погружения и реализма, например, в робототехнике или при разработке новых дизайнерских инструментов. Возможность динамически изменять сцену, сохраняя при этом физическую правдоподобность, значительно расширяет границы взаимодействия человека с виртуальным миром.

Первые исследования в области интерактивной генерации, такие как подход DragApart, заложили основу для непосредственной деформации артикулированных мешей. Вместо традиционных методов, основанных на перестройке всей модели, DragApart позволял пользователям интуитивно манипулировать отдельными частями объекта, изменяя его форму в реальном времени. Этот метод, основанный на прямой деформации, значительно упростил процесс создания и настройки 3D-моделей, открыв путь к более динамичным и отзывчивым интерактивным приложениям. Такой подход, в отличие от сложных вычислений, требуемых при полной реконструкции, позволил добиться высокой скорости и эффективности, сделав интерактивную генерацию более доступной и практичной для широкого спектра задач, включая дизайн и симуляции.

Разработанная система открывает широкие возможности для создания принципиально новых интерактивных сред. Она позволяет формировать захватывающие виртуальные миры, в которых пользователь может непосредственно взаимодействовать с объектами и окружением, обеспечивая беспрецедентный уровень погружения. Кроме того, данная технология находит применение в реалистичных симуляциях для робототехники, где виртуальная среда служит платформой для обучения и тестирования алгоритмов управления. Благодаря интуитивно понятному интерфейсу и высокой скорости работы, система также представляет интерес для дизайнеров и художников, предоставляя им мощный инструмент для создания и манипулирования трёхмерными моделями с беспрецедентной легкостью и точностью.

Представленный DragMesh фреймворк демонстрирует существенное снижение вычислительных затрат, обеспечивая уменьшение количества параметров и операций с плавающей точкой (GFlops) в 5-10 раз по сравнению с существующими обобщенными методами. Достижение этой эффективности не сопровождается потерей надежности, что позволяет использовать его в ресурсоограниченных средах и для задач, требующих высокой производительности в реальном времени. Такое снижение вычислительной сложности открывает новые возможности для интерактивной работы со сложными 3D-сценами и делает возможным применение данного подхода в широком спектре приложений, включая роботизированные симуляции и инструменты для 3D-моделирования.

Перспективные исследования направлены на расширение возможностей предложенных методов для работы со сценами повышенной сложности и детализации. В частности, планируется разработка алгоритмов, позволяющих манипулировать не только формой объектов, но и их текстурой, материальными свойствами и динамическим поведением. Это потребует оптимизации существующих подходов и внедрения новых техник, обеспечивающих эффективную обработку значительно возросшего объема данных и снижение вычислительных затрат. Успешная реализация этих направлений откроет путь к созданию интерактивных виртуальных сред, неотличимых от реальности, а также к разработке продвинутых систем моделирования и управления робототехникой, способных к тонкому и точному взаимодействию с окружающим миром.

Исследование представляет собой попытку обуздать хаос, заключенный в трехмерных формах. DragMesh, как и любое заклинание, стремится предсказать поведение объектов, отделяя логику движения от самого процесса генерации. Использование двойных кватернионов — это не просто математическая уловка, а попытка шепнуть на языке геометрии, уговорить пространство подчиниться воле алгоритма. Как заметил Эндрю Ын: «Мы — как дети, играющие с огнём. Мы не понимаем всей силы данных, но мы пытаемся использовать их для создания чего-то нового.» Данная работа подтверждает эту мысль, ведь в конечном счете, любая модель лжет, но DragMesh пытается сделать это красиво, создавая правдоподобные и интерактивные 3D-объекты, кажущиеся почти живыми.

Куда же дальше?

Представленная работа, как и любая попытка обуздать хаос трёхмерного пространства, лишь приоткрывает завесу над бездной нерешённых вопросов. DragMesh, безусловно, элегантна в своей попытке разделить разумность кинематики и генерацию движения, но стоит помнить: любое разделение — это иллюзия, удобная для ума, но чуждая реальности. Легковесность архитектуры — это соблазн, но всегда ли скорость важнее понимания? Остаётся неясным, насколько хорошо эта система справляется с объектами, чья внутренняя структура сложнее, чем простейшие примитивы. И самое главное — сможет ли она предсказать не только возможное движение, но и вероятное?

Будущие исследования, вероятно, направятся в сторону интеграции DragMesh с более глубокими моделями физики, учитывающими не только кинематику, но и динамику деформации, трения и даже разрушения. Более того, возникает вопрос о масштабируемости: сможет ли эта система эффективно работать с целыми сценами, а не только с отдельными объектами? И наконец, самое сложное — научить систему понимать намерения пользователя, предвидеть его желания и создавать не просто правдоподобные, но и осмысленные движения.

В конечном счёте, DragMesh — это ещё один шаг к созданию цифровых двойников реальности, но стоит помнить, что тень никогда не будет равна оригиналу. Данные — лишь намёки, а модели — всего лишь попытки угадать их смысл. Истина, как всегда, остаётся где-то за пределами досягаемости.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.06424.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-13 16:16