PhysiFormer: Learning to Simulate Mechanics in World Space
Yiming Chen, Yushi Lan, Andrea Vedaldi
물리적으로 타당한 3D 오브젝트 움직임을 생성하기 위해 세계 좌표계에서 디퓨전 프로세스를 직접 적용하는 모델이다.
기존 비디오 월드 모델은 뷰에 의존하는 픽셀 공간에서 작동하여 기하학적으로 인식하기 어렵고, 신경 물리학 접근법은 유도 편향이나 잠재 공간에 의존하는 한계가 있다.
초기 정점 위치와 속도, 재료 유형을 입력으로 받아 세계 좌표계에서 정점 궤적 예측을 단일 디퓨전 프로세스로 설정한다. 또한 효율성을 위해 시간, 공간, 오브젝트별로 분리된 어텐션을 사용한다.
10만 개 이상의 시뮬레이션 궤적으로 학습되어 강체 및 탄성 역학을 생성하고, 미지의 기하학과 혼합 재료에도 일반화된다. 자동 회귀 기반 모델보다 궤적 정확도와 물리적 일관성에서 크게 성능이 뛰어나다.