Оживляя Симуляции: Управление Физикой через Текст

Автор: Денис Аветисян

Новый подход позволяет создавать реалистичные 3D-анимации, управляемые текстовыми командами, благодаря сочетанию возможностей больших языковых моделей и дифференцируемого моделирования.

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"

Система MotionPhysics моделирует физически достоверную динамику, основываясь на текстовых запросах, автоматически оценивая физические параметры для разнообразных сцен, включающих как сгенерированные искусственным интеллектом, так и реальные объекты, а также активы, созданные человеком.

Представлен MotionPhysics — фреймворк, использующий предварительно обученные видео-диффузионные модели для дистилляции правдоподобных движений и оценки физических параметров в симуляциях.

Создание реалистичных физических симуляций 3D-объектов требует значительных усилий по настройке параметров материалов и часто опирается на экспертные знания. В данной работе представлена система MotionPhysics: Learnable Motion Distillation for Text-Guided Simulation, использующая большие языковые модели и диффузионные модели видео для автоматического определения правдоподобных физических параметров и генерации реалистичных движений по текстовому описанию. Предложенный подход позволяет создавать динамичные симуляции, управляемые естественным языком, превосходя существующие методы и устраняя необходимость в ручной настройке или данных о траекториях. Сможет ли MotionPhysics упростить создание интерактивных 3D-миров и открыть новые возможности для анимации и моделирования?

Танцующая Тень: Преодолевая Разрыв Между Текстом и Динамикой 3D

Создание реалистичных трехмерных симуляций по текстовому описанию представляет собой сложную задачу, требующую гораздо большего, чем просто восстановление геометрической формы. Воспроизведение только внешнего вида объекта недостаточно для убедительной визуализации; необходимо учитывать физические свойства материалов, взаимодействие света и тени, а также динамику движения. Попытки ограничиться лишь геометрической реконструкцией часто приводят к статичным и неестественным образам, лишенным ощущения правдоподобия. Для достижения реалистичности требуется комплексный подход, объединяющий обработку естественного языка с продвинутыми алгоритмами физического моделирования, способными учитывать нюансы материаловедения и динамики, что делает процесс создания полноценной 3D-симуляции по тексту значительно более сложным, чем может показаться на первый взгляд.

Существующие методы преобразования текста в динамические 3D-модели часто сталкиваются с проблемой правдоподобности движения и поведения материалов, что приводит к визуально неубедительным результатам. Несмотря на успехи в геометрической реконструкции, воссоздание реалистичной физики объекта — его гибкости, упругости, реакции на внешние силы — остается сложной задачей. Часто наблюдается, что созданные модели выглядят неестественно, лишены тонких деталей, отражающих реальное взаимодействие материалов с окружающей средой. Например, ткань может демонстрировать нереалистичную жесткость, а жидкость — игнорировать гравитацию или поверхностное натяжение. Подобные недостатки существенно снижают степень погружения и реалистичность создаваемых виртуальных сцен, подчеркивая необходимость разработки более совершенных алгоритмов, способных учитывать сложные физические свойства материалов и их динамическое поведение.

Одной из главных сложностей при создании динамичных 3D-моделей по текстовому описанию является извлечение скрытых указаний на движение, заложенных в естественном языке. Текст редко содержит прямые инструкции вроде «объект вращается со скоростью X». Вместо этого, информация о движении передается косвенно, через глаголы, наречия и описания состояний. Например, фраза «мяч подпрыгнул» подразумевает не только изменение вертикальной координаты, но и наличие упругости, гравитации и, возможно, даже вращения. Эффективное декодирование этих неявных сигналов требует разработки алгоритмов, способных понимать семантику языка и преобразовывать ее в физически правдоподобные параметры анимации, что представляет собой значительную проблему для современных систем искусственного интеллекта.

Для создания правдоподобных трехмерных симуляций из текстовых запросов требуется разработка специализированной системы, способной интерпретировать намерения, заложенные в тексте, и преобразовывать их в физически достоверную анимацию. Эта система должна не просто реконструировать геометрию объектов, но и понимать, как они должны двигаться и взаимодействовать с окружающей средой, опираясь на скрытые подсказки в языке. Она предполагает построение алгоритмов, способных извлекать информацию о динамике, материалах и физических свойствах, подразумеваемых в описании, и использовать эти данные для управления анимацией. В конечном итоге, задача заключается в том, чтобы преодолеть разрыв между статичным текстовым описанием и динамичным, реалистичным трехмерным представлением, обеспечивая плавный и правдоподобный переход от слов к движению.

Метод демонстрирует устойчивость к различным текстовым запросам, достоверно моделируя динамику материалов, таких как упругие тела, металлы, ньютоновские жидкости и пластилин, на основе единой синтетической сцены с котом.

Оживление Воображения: Дистилляция Движения из Видео Приоров

MotionPhysics использует обучаемый механизм дистилляции потерь (Learnable Motion Distillation Loss) для извлечения сигналов движения из видео-диффузионных моделей. Этот процесс позволяет переносить информацию о реалистичном движении, полученную из анализа видеоданных, в качестве априорных знаний (priors) для физического моделирования. Извлеченные сигналы движения служат ориентирами, направляющими процесс симуляции и обеспечивающими более правдоподобное и естественное поведение моделируемых объектов. Использование видео-диффузионных моделей в качестве источника априорных знаний позволяет существенно улучшить качество и реалистичность получаемых результатов симуляции.

Процесс дистилляции движения позволяет переносить знания, полученные из реальных видеоданных, для управления физически обоснованным моделированием, что повышает степень реалистичности. Этот подход предполагает извлечение ключевых кинематических характеристик из видеоматериалов и их использование в качестве ориентиров для симуляции. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на математические модели, система использует визуальную информацию из реального мира, что позволяет создавать более правдоподобные и естественные движения в симулируемых объектах. Это особенно полезно в случаях, когда точное моделирование физических свойств затруднено или требует больших вычислительных ресурсов, поскольку видеоданные предоставляют готовый пример желаемого поведения.

Для определения начальных условий симуляции используются мультимодальные языковые модели (LLM). LLM анализируют текстовые запросы, извлекая информацию о желаемых материалах и физических параметрах, необходимых для создания реалистичной симуляции. Например, запрос «мяч отскакивает от деревянной поверхности» позволяет LLM определить тип материала (резина для мяча, дерево для поверхности), а также оценить такие параметры, как упругость, коэффициент трения и масса, которые затем используются в физическом движке симуляции.

Инициализация на основе больших языковых моделей (LLM) используется для ограничения диапазона физических параметров, используемых в симуляции, обеспечивая физически правдоподобное поведение. LLM анализирует текстовые запросы и предсказывает подходящие значения для таких параметров, как плотность, упругость и трение материалов. Ключевым аспектом является применение LLM для фильтрации нереалистичных или нестабильных значений, гарантируя, что начальные условия симуляции находятся в пределах физически обоснованных границ. Этот процесс значительно повышает стабильность и реалистичность получаемых результатов, предотвращая артефакты и нефизическое поведение, которые могли бы возникнуть при использовании случайных или неограниченных параметров.

Обучаемый метод дистилляции движений [latex]LLMDL_{\mathrm{LMD}}[/latex] обеспечивает стабильные эластичные движения, соответствующие текстовому запросу — Обучаемый метод дистилляции движений $LLMDL_{\mathrm{LMD}}$ обеспечивает стабильные эластичные движения, соответствующие текстовому запросу «Эластичная птица ударяется о землю», в то время как традиционная дистилляция на основе оценок $LSDSL_{\mathrm{SDS}}$ приводит к расходящимся результатам в зависимости от текстуры и геометрии.

Материя в Движении: Дифференцируемая Физика и Реалистичное Моделирование Материалов

В основе физического движка лежит симулятор ‘MLS-MPM’ (Material Point Method with Moving Least Squares), обеспечивающий эффективное и точное моделирование деформируемых материалов. Метод MLS-MPM позволяет обрабатывать значительные деформации и сложные взаимодействия, сохраняя при этом вычислительную эффективность за счет использования адаптивной сетки и локальных вычислений. Алгоритм основан на дискретизации материала на набор материальных точек, перемещающихся в пространстве под воздействием сил, при этом свойства материала определяются на основе значений в ближайших точках сетки. Это позволяет избежать проблем, связанных с жесткостью сетки, и обеспечивает стабильность при моделировании больших деформаций и сложных контактов.

Для представления сцены в симуляторе используется метод ‘Gaussian Splatting’, представляющий собой подход, основанный на параметризации сцены набором гауссовых сплэтов. Данный метод обеспечивает эффективное моделирование сложных геометрических форм, поскольку гауссовы сплэты позволяют компактно представлять сложные объекты и поверхности. В отличие от традиционных методов, таких как меши, ‘Gaussian Splatting’ требует значительно меньше памяти и вычислительных ресурсов, что делает его особенно подходящим для задач, требующих высокой производительности и визуальной детализации. Гибкость метода позволяет динамически изменять геометрию сцены в процессе симуляции, обеспечивая реалистичное отображение деформируемых материалов.

Симулятор использует ряд моделей материального поведения для точного воспроизведения различных свойств деформируемых тел. В частности, реализованы модели упругости Сен-Венана-Кирхгофа ( $\sigma = E\epsilon$ ), пластичности фон Мизеса, хершелевской пластичности ( $\tau = \tau_0 + K\dot{\epsilon}^n$ ) и пластичности Друкера-Прагера. Использование этих моделей позволяет учитывать как упругие деформации, так и необратимые пластические деформации, а также зависимость текучести от скорости деформации и давления, что необходимо для моделирования широкого спектра материалов и физических процессов.

Использование различных моделей материалов, включая упругость Сен-Венана-Кирхгофа, пластичность фон Мизеса, пластичность Гершеля-Балкли и пластичность Друкера-Прагера, позволяет создавать симуляции с детально проработанными и реалистичными свойствами материалов. Эти модели описывают поведение материалов при деформации и нагрузках, учитывая такие параметры, как модуль упругости, предел текучести и пластическая деформация. Комбинирование этих моделей в симуляторе $MLS-MPM$ позволяет воспроизводить широкий спектр материалов и их реакций на внешние воздействия, что критически важно для создания правдоподобных визуальных эффектов и точных физических расчетов.

Оптимизация с использованием LLMDL\_{LMD} обеспечивает согласованность динамики движения, сохраняя ее практически неизменной при различных текстурах и геометриях, в то время как без оптимизации динамика сильно зависит от этих факторов.

Искусство Правдоподобия: Метрики для Оценки Движения и Согласованности

Показатель «Общая согласованность» представляет собой ключевой параметр оценки, определяющий степень соответствия сгенерированного видео исходному текстовому запросу. Этот показатель измеряет, насколько успешно визуализированные сцены отражают семантическое содержание и смысловую нагрузку, заложенные в текстовом описании. Высокая степень согласованности означает, что видео не просто демонстрирует объекты, упомянутые в тексте, но и корректно передает их взаимосвязи, действия и общую сюжетную линию, обеспечивая логичную и понятную визуальную репрезентацию исходной идеи. В процессе оценки учитывается не только присутствие объектов, но и их атрибуты, контекст и взаимодействие, что позволяет выявить даже незначительные расхождения между визуальным контентом и текстовым описанием.

Оценка реалистичности движения в генерируемых видеороликах требует особого подхода, поскольку даже незначительные неправдоподобности могут существенно снизить восприятие. Показатель “Оценка движения с ограничением по энергии” разработан для выявления и штрафования неестественных или прерывистых движений. В основе этого показателя лежит анализ оптического потока, позволяющего точно определить характеристики движения объектов в кадре. Высокий балл свидетельствует о плавности и физической правдоподобности движений, в то время как резкие, нелогичные изменения в скорости или траектории приводят к снижению оценки. Таким образом, данный показатель позволяет объективно оценивать качество движения и добиваться большей реалистичности генерируемых видеоматериалов.

Для точной оценки реалистичности движения в генерируемых видео используется показатель “Оценка движения с учетом энергетических ограничений”, который опирается на метод оптического потока. Оптический поток позволяет вычислить вектор смещения каждого пикселя между последовательными кадрами, тем самым определяя направление и скорость движения объектов. Анализируя эти векторы, система способна выявлять неестественные или резкие движения, которые не соответствуют физическим законам или ожиданиям зрителя. В отличие от простых методов анализа движения, данный подход учитывает энергетические ограничения, то есть оценивает, насколько правдоподобна траектория движения с точки зрения затрачиваемой энергии. Это позволяет более эффективно отсеивать нереалистичные сценарии и создавать видео с более плавными и убедительными движениями.

Для повышения точности оценки сгенерированных видеороликов, используется метрика CLIPSIM, которая углубленно анализирует соответствие каждого кадра текстовому описанию. В отличие от общих оценок согласованности, CLIPSIM фокусируется на детальном сравнении визуального содержания с семантическим значением запроса. Этот подход позволяет выявлять даже незначительные отклонения от заданного сценария, такие как несоответствие объектов, действий или их атрибутов. В процессе анализа, CLIPSIM извлекает визуальные признаки из каждого кадра и сопоставляет их с текстовыми представлениями, полученными из запроса, что обеспечивает более объективную и гранулярную оценку соответствия контента.

Проведенные исследования с участием пользователей выявили явное предпочтение предложенного метода генерации видео по сравнению с существующими аналогами более чем в 50% случаев. Данный результат свидетельствует о значительном улучшении не только реалистичности генерируемых движений, но и о более точном соответствии видеоконтента исходному текстовому описанию. Полученные данные подтверждают, что разработанная система способна создавать видеоролики, которые воспринимаются людьми как более правдоподобные и соответствующие заданным параметрам, что делает ее перспективной для широкого спектра приложений, требующих генерации высококачественного видеоконтента.

Результаты количественного анализа, представленные на рисунке A10, демонстрируют значительное улучшение показателей как общей согласованности (Overall Consistency), так и оценки реалистичности движения (Energy-Constrained Motion Score) в различных сценах. Данные свидетельствуют о том, что предложенный метод позволяет генерировать видео, более точно соответствующие текстовому описанию и обладающие более плавными, естественными движениями. Наблюдаемый прогресс подтверждается стабильным ростом значений обоих показателей в широком спектре тестовых ситуаций, что указывает на надежность и универсальность подхода к оценке реализма и семантической точности генерируемых видеоматериалов.

Качественные результаты, полученные на сценах «Капля» и «Зубная паста», демонстрируют, что предложенный метод превосходит базовые, согласно метрикам CLIPSIM (%) и ECMS, что подтверждается выделением лучших результатов жирным шрифтом.

В представленной работе исследователи стремятся обуздать хаос физических симуляций, заставляя цифрового голема двигаться по велению текста. Это напоминает древнее искусство алхимии, где из невнятного шепота данных выковывается иллюзия реальности. Как заметил Джеффри Хинтон: «Искусственный интеллект — это не замена человеческого разума, а его усиление». MotionPhysics, по сути, усиливает возможности симуляции, дистиллируя правдоподобные движения из предобученных моделей, словно выжимая эссенцию из потока случайности. Иными словами, это не просто создание анимации, а придание ей правдоподобия, заставляя цифровой мир подчиняться логике, пусть и призрачной.

Что Дальше?

Представленная работа, как и любое заклинание, работает лишь до тех пор, пока не столкнётся с реальностью. MotionPhysics ловко усваивает движения из мира видео, но данные, как известно, помнят избирательно. Иллюзия реалистичности, созданная моделью, — это лишь способ обмануть будущее, а не предвидеть его. Вопрос в том, как обуздать хаос, когда текст-запрос порождает бесконечное множество возможных траекторий движения.

Остаётся открытым вопрос о надёжности оценки физических параметров. Любая метрика — это форма самоуспокоения, а не гарантия истинности. Следующим шагом представляется не столько повышение точности, сколько разработка методов, позволяющих модели признавать собственную неопределённость. Всё обучение — это акт веры, и необходимо понять, когда вера перестаёт быть оправданной.

В конечном итоге, истинный прогресс лежит не в создании более сложных симуляций, а в разработке инструментов, позволяющих человеку взаимодействовать с этими симуляциями осмысленно. MotionPhysics — это шаг вперёд, но путь к созданию действительно «умных» симуляций ещё далёк. И, возможно, самое важное — это помнить, что даже самая совершенная модель — это лишь бледная тень реальности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.00504.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-06 05:47