Video-Driven Graph Network-Based Simulators

要約

デザイン、映画撮影、ゲームにおける本物のようなビジュアライゼーションは、正確な物理シミュレーションに依存しており、通常は広範な計算リソースと詳細な物理入力が必要です。
この論文では、トレーニング条件に近い場合に限り、明示的なパラメータ入力の必要性を排除し、短いビデオからシステムの物理的特性を推測できる方法を紹介します。
学習された表現は、物理システムの軌跡をエミュレートするために、グラフ ネットワーク ベースのシミュレーター内で使用されます。
我々は、ビデオ派生エンコーディングがシステムの物理的特性を効果的にキャプチャーし、一部のエンコーディングとシステムの動きの間の線形依存性を実証します。

要約(オリジナル)

Lifelike visualizations in design, cinematography, and gaming rely on precise physics simulations, typically requiring extensive computational resources and detailed physical input. This paper presents a method that can infer a system’s physical properties from a short video, eliminating the need for explicit parameter input, provided it is close to the training condition. The learned representation is then used within a Graph Network-based Simulator to emulate the trajectories of physical systems. We demonstrate that the video-derived encodings effectively capture the physical properties of the system and showcase a linear dependence between some of the encodings and the system’s motion.

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