个人主页：https://haoz19.github.io/ 作者：张昊，伊利诺伊大学香槟分校博士生，研究方向为 3D/4D 重建、生成建模与物理驱动动画。目前在 Snap 担任研究实习生，曾于 Stability AI 和上海人工智能实验室实习。PhysRig 由 UIUC 与 Stability AI 联合完成，旨在推动角色动画迈向更真实、可控的物理解法。 项目链接： https://physrig.github.io 论文链接： https://arxiv.org/abs/2506.20936 代码链接： https://github.com/haoz19/PhysRig 动画角色在动起来时，是否常常显得 「塑料感十足」？即使使用再复杂的骨骼系统，人物走路时还是像带着铰链的木偶？这是因为当前主流的绑定 （rigging）技术 —— 线性混合蒙皮（Linear Blend Skinning，简称 LBS）虽然效率高、计算方便，但在遇到柔软材质（如皮肤、脂肪、动物尾巴） 时，往往会出现体积丢失、扭曲甚至 「糖果包裹」 效应，严重影响真实感。 在 ICCV 2025 最新接收论文《PhysRig: Diffe ...

本文主要作者来自上海交通大学和苏黎世大学，第一作者张宇昂，上海交通大学研究生，主要研究方向包括可微分物理机器人、多目标追踪和AIGC；共同 一作胡瑜，上海交通大学博士生，主要研究方向为无人机视觉导航；共同一作宋运龙博士来自苏黎世大学，主要研究方向是强化学习、最优控制。通讯作 者为上海交通大学的林巍峣教授和邹丹平教授。 想象一下：在未知森林、城市废墟甚至障碍密布的室内空间，一群无人机像飞鸟般快速穿梭，不依赖地图、不靠通信、也无需昂贵设备。这一设想，如今成为现 实！ 上海交通大学研究团队提出了一种融合无人机物理建模与深度学习的端到端方法，该研究首次将可微分物理训练的策略成功部署到现实机器人中，实现了无人机 集群自主导航，并在鲁棒性、机动性上大幅领先现有的方案。 该成果已于《 Nature Machine Intelligence 》在线发表。其中张宇昂硕士、胡瑜、宋运龙博士为共同第一作者，邹丹平与林巍峣教授为通信作者。 | | | 论文地址： https://www.nature.com/articles/s42256-025-01048-0 核心理念：大道至简 过去的无人机自主导航往往依赖： 高复杂度定位与建图 ...