3D生成补上物理短板！首个系统性标注物理3D数据集上线，还有一个端到端框架

PhysX团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 3D生成又补齐了一块重要拼图—— 物理属性 ！ 南洋理工大学-商汤联合研究中心S-Lab，及上海人工智能实验室合作提出了 PhysXNet ，号称首个系统性标注的物理基础3D数据集。 团队表示，3D生成正从纯虚拟走向物理真实，但现有的3D生成方法主要侧重于几何结构与纹理信息，忽略了基于物理属性的建模。 为了填补当前包含物理属性3D数据集的关键空白，PhysXNet应运而生。 该数据集包含超过 26K 带有丰富注释的3D物体，涵盖五个核心维度： 物理尺度 、 材料 、 可供性 、 运动学信息 、以及 文本描述 信息。 此外，团队还提出了PhysXGen，一个面向真实物理世界的3D生成框架，以实现从图像到真实3D资产的生成。 下面具体来看。 当前研究大多忽视了物理属性 近年来，随着3D资产在游戏、机器人技术和具身模拟等领域的广泛应用，其多样性与高质量生成受到了越来越多的关注。 大量研究工作集中在外观与几何结构上：包括高质量的3D数据集 （Objaverse、ShapeNet） 、高效的3D表示方法以及生成模型等方面。 然而， 这些研究大多仅关注结构特征，忽视 ...