NeurIPS 2024 | 观物取象，穷理尽性：从视觉观测中推理物理运动规律

主要观点总结

本文介绍了NeurIPS 2024论文NeuMA: Neural Material Adaptor for Visual Grounding of Intrinsic Dynamics。文章关注从视觉观测中推理物理运动规律，提出了一种神经材质适配器（Neural Material Adaptor, NeuMA）来从视觉观测中推断物体的材质模型。该方法结合了物理仿真器和可微渲染器，具有良好的泛化性和可解释性。

关键观点总结

关键观点1: 研究背景

介绍了视觉动力学推断的重要性，以及现有方法的优缺点。引出本研究的核心问题：如何从视觉观测中准确地推断出物体的基本动力学属性。

关键观点2: 研究方案

提出了神经材质适配器（NeuMA）作为解决方案。通过将视觉动力学推断具象化为从视觉观测中推断物体的材质模型，设计了一种残差适配范式。该范式结合了专家设计的物理模型和基于视觉观测优化的校正项。

关键观点3: 实验结果

从视觉动力学推断、动态视频渲染、动力学泛化等方面进行了大量实验，验证了NeuMA的性能。展示了其在不同材质、不同初始条件下生成物理逼真的4D内容的能力。

关键观点4: 总结与展望

总结了NeuMA的优点和贡献，并展望了未来的研究方向，如AI设计和AI物理领域的发展。

文章预览

关注公众号，发现CV技术之美 本文分享 NeurIPS 2024 论文 NeuMA: Neural Material Adaptor for Visual Grounding of Intrinsic Dynamics ，观物取象，穷理尽性：从视觉观测中推理物理运动规律。 作者单位：上海交通大学，vivo 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.08257> 项目主页：https://xjay18.github.io/projects/neuma.html 物有千种，材质不一而致动态过程各异。我们提出了一种神经材质适配器（Neural Material Adaptor, NeuMA），以从视觉观测中推理得到物体材质对应的运动规律（即物体的内在动力学表示）。通过这种方式得到的动力学表示具有良好的泛化性，可以直接应用于具有不同几何形状的物体，在不同初始条件下生成物理逼真的4D内容。 NeuMA生成物理真实的动态可视化展示 1 研究背景 1.1 视觉动力学推断 《易经·说卦》有言：“穷理尽性，以至于命”。穷究世间万物蕴含的根本原理， ………………………………