Ожившие миры: Управление физикой 3D-сцен с помощью языка

Автор: Денис Аветисян

Новая система PhysTalk позволяет интуитивно управлять физическими свойствами 3D-объектов, создавая реалистичные и динамичные сцены на основе текстовых команд.

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, используя трёхмерную сцену, текстовый запрос и релевантные документы, преобразует естественный язык в физическое моделирование, отслеживая движение частиц и деформации для создания реалистичной четырёхмерной анимации на основе гауссовских частиц, причём смешивание происходит с учётом расстояния до ближайших частиц и их деформаций.

Исследователи объединили большие языковые модели и симуляцию физики для управления анимацией 3D Gaussian Splatting в реальном времени.

Создание реалистичных визуальных симуляций традиционно требует значительных вычислительных ресурсов и экспертных знаний в области анимации. В данной работе представлена система PhysTalk: Language-driven Real-time Physics in 3D Gaussian Scenes, позволяющая преобразовывать текстовые запросы в интерактивные, физически достоверные 4D-анимации, основанные на 3D Gaussian Splatting. Ключевой особенностью PhysTalk является сочетание большой языковой модели с физическим симулятором, обеспечивающее управление анимацией в реальном времени без трудоемкой предварительной оптимизации. Не откроет ли это новую эру в создании контента, где творческий контроль и физическая реалистичность идут рука об руку?

Язык и Физика: Новый Синтез

Создание трехмерного контента традиционно требует значительных усилий и глубоких специализированных знаний, что существенно ограничивает доступность этой области для широкого круга пользователей. Процесс, как правило, включает в себя сложные манипуляции с программным обеспечением, требующие освоения сложных инструментов моделирования, текстурирования и анимации. Это не только отнимает много времени, но и создает барьер для тех, кто не обладает профессиональным опытом в области компьютерной графики. В результате, воплощение творческих идей в трехмерном пространстве часто оказывается недоступным для многих, ограничивая возможности визуализации и симуляции в различных областях, от искусства и дизайна до науки и образования. Подобные ограничения подчеркивают необходимость разработки более интуитивно понятных и доступных методов создания 3D-контента.

Существующие методы, направленные на преобразование простых, интуитивно понятных описаний на естественном языке в динамические физические симуляции, сталкиваются со значительными трудностями. Проблема заключается в том, что язык, по своей природе, допускает неоднозначность и абстрактность, в то время как физические симуляции требуют точных количественных параметров и четкого определения взаимодействий. Большинство подходов либо полагаются на жестко заданные шаблоны, ограничивающие выразительность, либо испытывают трудности с интерпретацией сложных или метафорических выражений. В результате, даже простые просьбы, такие как «мяч подпрыгивает выше», часто не могут быть корректно переведены в последовательность физически правдоподобных действий, что существенно ограничивает возможности создания интерактивного и интуитивно понятного 3D-контента.

Представлена PhysTalk — инновационная платформа, объединяющая лингвистические конструкции и принципы физики для создания динамических трехмерных анимаций. Данная система позволяет преобразовывать текстовые описания, сформулированные на естественном языке, непосредственно в правдоподобные физические симуляции. В отличие от традиционных методов, требующих глубоких знаний в области 3D-моделирования и программирования, PhysTalk делает процесс создания анимации интуитивно понятным и доступным для широкого круга пользователей. Ключевым аспектом платформы является способность интерпретировать семантическое значение языка и соотносить его с физическими параметрами, такими как масса, трение и упругость, что позволяет создавать реалистичные и интерактивные трехмерные сцены на основе простых текстовых команд.

PhysTalk демонстрирует превосходство над существующими методами в различных сценах и запросах, достоверно выполняя инструкции пользователя, реалистично моделируя деформируемые материалы, воздействие сил на объекты и динамику жидкостей.

Механизм Творения: LLM и Физическое Моделирование

PhysTalk использует большую языковую модель (LLM) для преобразования текстовых запросов на естественном языке в исполняемый код симуляции физических процессов. В основе работы лежит возможность LLM интерпретировать инструкции, описывающие желаемое поведение физической системы, и генерировать соответствующий код, который затем выполняется для создания и визуализации симуляции. Этот подход позволяет пользователям, не обладающим глубокими знаниями в области программирования или физического моделирования, создавать сложные симуляции, просто описывая их на естественном языке. Система способна понимать запросы, касающиеся различных физических явлений, таких как движение объектов, взаимодействие материалов и динамика жидкостей, и преобразовывать их в конкретные параметры и алгоритмы симуляции.

Процесс трансляции запросов на естественном языке в исполняемый код физической симуляции в PhysTalk значительно улучшается благодаря использованию обучения с примерами (In-Context Learning). Данный подход предполагает предоставление большой языковой модели (LLM) набора примеров, демонстрирующих желаемое поведение и формат выходного кода. Модель, анализируя эти примеры, адаптирует свою логику и генерирует код, соответствующий заданному стилю и функциональности, что позволяет повысить точность и эффективность симуляций, а также снизить необходимость в тонкой настройке модели для конкретных задач. Фактически, LLM «учится на примерах», экстраполируя полученные знания на новые, ранее не встречавшиеся запросы.

Физический движок Genesis является основой моделирования, обеспечивая расчеты для тел, обладающих жесткостью, упругих материалов и динамики жидкостей. Он использует оптимизированные алгоритмы для эффективной обработки столкновений, деформаций и течений, что позволяет симулировать сложные физические явления с приемлемой вычислительной нагрузкой. Genesis поддерживает моделирование различных типов материалов, определяемых их физическими свойствами, такими как масса, плотность, модуль упругости и вязкость. Для повышения производительности движок использует методы многопоточности и векторизации, позволяющие распределить вычислительные задачи между несколькими ядрами процессора и использовать преимущества современных аппаратных средств.

PhysTalk позволяет моделировать широкий спектр физических взаимодействий посредством перевода текста в физические параметры, как демонстрируется на примере вазы с эластичными и жесткими участками, поглощающими удар при падении, и изменения движения объектов в условиях лунной гравитации.

Представление Реальности: Gaussian Splatting и Прокси

PhysTalk использует 3D Gaussian Splatting для рендеринга, представляющий собой метод, основанный на представлении сцены в виде набора 3D-гауссиан. Этот подход позволяет достичь высокого качества изображения при сравнительно низких вычислительных затратах. В отличие от традиционных методов рендеринга, таких как рендеринг полигонов, Gaussian Splatting эффективно использует графический конвейер, обеспечивая быстрое отображение сложных сцен. Эффективность достигается за счет параметрического представления геометрии, что позволяет оптимизировать процесс рендеринга и снизить требования к вычислительным ресурсам, сохраняя при этом визуальную детализацию и реалистичность изображения.

Для обеспечения точного моделирования физики мы используем выпуклые оболочки (Convex Hull Proxies) — упрощенные, легковесные аппроксимации гауссовых примитивов. Эти оболочки центрированы вокруг центров гауссиан, что позволяет эффективно производить обнаружение столкновений и расчет физических взаимодействий. Использование выпуклых оболочек вместо точных гауссовых форм значительно снижает вычислительную сложность симуляции, сохраняя при этом приемлемый уровень точности для реалистичного поведения объекта. Такой подход позволяет эффективно обрабатывать большое количество гауссиан в реальном времени, что критично для интерактивных приложений и сложных сцен.

Для реалистичной деформации 3D-объекта используется процедура скиннинга, которая переносит движение, рассчитанное в ходе физической симуляции на основе частиц, на отдельные гауссовы примитивы. Данный процесс включает в себя определение влияния движения каждой частицы на окружающие гауссианы, и соответствующее изменение их положения и масштаба. Алгоритм скиннинга обеспечивает плавную и когерентную деформацию, сохраняя визуальную целостность объекта при взаимодействии с физической средой. Эффективность алгоритма критически важна для поддержания высокой частоты кадров при сложных деформациях и динамических сценах.

Интерфейс эластичного бульдозера позволяет пользователю интуитивно перемещать объект, при этом сохраняя реалистичное поведение, обусловленное физическими законами, где жёлтые стрелки обозначают активные силы воздействия, а красные, синие и зелёные - неактивные манипуляторы. — Интерфейс эластичного бульдозера позволяет пользователю интуитивно перемещать объект, при этом сохраняя реалистичное поведение, обусловленное физическими законами, где жёлтые стрелки обозначают активные силы воздействия, а красные, синие и зелёные — неактивные манипуляторы.

Подтверждение Видения: Количественные и Качественные Результаты

Для оценки соответствия сгенерированных анимаций текстовым запросам в PhysTalk использовалась метрика CLIP Similarity. Данный подход позволяет количественно оценить визуальное сходство между анимацией и описанием, измеряя близость их векторных представлений, полученных с помощью модели CLIP. Высокие значения CLIP Similarity свидетельствуют о том, что сгенерированная анимация успешно визуализирует концепции, содержащиеся в текстовом запросе, обеспечивая соответствие между текстом и изображением. Использование CLIP Similarity позволило объективно оценить способность PhysTalk генерировать визуально релевантные анимации и сравнить ее с другими подходами в данной области.

Для количественной оценки соответствия созданных анимаций исходным текстовым описаниям была разработана метрика VQAScore. В отличие от существующих подходов, VQAScore анализирует видео непосредственно, оценивая, насколько визуальные события в анимации согласуются с семантическим содержанием текстового запроса. Результаты сравнительного анализа показали, что VQAScore демонстрирует значительно более высокие показатели точности и корреляции с человеческой оценкой, превосходя все существующие аналоги в задачах оценки согласованности видео и текста. Это указывает на то, что VQAScore предоставляет более надежный и объективный инструмент для автоматической оценки качества анимации, генерируемой на основе текстовых описаний.

Система PhysTalk демонстрирует поддержку управления посредством произвольного словарного запаса, что позволяет пользователям более гибко задавать параметры анимации. Результаты пользовательских исследований показали значительное улучшение согласованности между текстом запроса и сгенерированной анимацией — на 28%. Более того, отмечено повышение качества самой анимации на 22%, что свидетельствует о способности PhysTalk точно интерпретировать и визуализировать даже сложные текстовые описания. Этот подход открывает новые возможности для интерактивного создания контента и управления виртуальными мирами, позволяя пользователям воплощать свои идеи с большей точностью и креативностью. Истинная сила заключается не в скорости, а в понимании.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к преодолению разрыва между интуитивным творческим контролем и физической достоверностью в 3D-анимации. Авторы предлагают систему PhysTalk, позволяющую управлять сложными физическими симуляциями посредством естественного языка. Это напоминает слова Кен Томпсона: «Я считаю, что самый важный навык — это умение упрощать». Подобно тому, как PhysTalk упрощает взаимодействие с физическим миром в 3D-сценах, переводя сложные параметры в понятные языковые команды, Томпсон подчеркивал важность элегантности и ясности в проектировании систем. Данный подход к управлению физикой через язык открывает новые возможности для создания интерактивных и реалистичных 3D-анимаций, делая сложные симуляции доступными для широкого круга пользователей.

Что дальше?

Представленный подход, безусловно, открывает дверь к управлению физикой в трёхмерных сценах через естественный язык. Однако, это лишь первый шаг. Реальная проблема кроется не в том, чтобы заставить систему понимать команды, а в том, чтобы она осознавала их последствия — предвидела, где и как неявные инструкции нарушат баланс правдоподобия. Каждый «патч», улучшающий соответствие симуляции реальности, — это философское признание её изначальной несовершенности, признание того, что идеальная симуляция — это недостижимый предел.

Перспективы очевидны: необходимо углубление понимания не только семантики команд, но и контекста, в котором они выполняются. Адаптация к непредсказуемым пользовательским запросам, обучение на ошибках, создание систем, способных к самокоррекции — вот истинные вызовы. Попытки обойти ограничения вычислительных ресурсов неизбежно приведут к компромиссам между реализмом и скоростью, что, в свою очередь, потребует разработки новых метрик оценки качества симуляции, учитывающих не только физическую точность, но и эстетическое восприятие.

В конечном итоге, лучший «хак» — это осознание того, как всё работает. Истинный прогресс не в создании более сложных алгоритмов, а в фундаментальном понимании принципов, лежащих в основе физического мира и человеческого восприятия. Ведь, в конечном счёте, симуляция — это лишь зеркало, отражающее наше собственное представление о реальности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24986.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-04 01:35