Precise-Physics Driven Text-to-3D Generation

文本到3D生成已经展现出在给定文本提示的基础上生成新颖3D内容的巨大潜力。然而，现有的生成方法大多关注几何或视觉的合理性，而忽略了生成的3D形状的精确物理感知。这极大地阻碍了生成的3D形状在现实世界应用中的实用性。在本研究中，我们提出了Phy3DGen，一种精确物理驱动的文本到3D生成方法。通过分析生成的3D形状的固体力学，我们揭示了现有文本到3D生成方法生成的3D形状对于现实世界应用来说是不切实际的，因为生成的3D形状不符合物理定律。为此，我们利用3D扩散模型提供3D形状先验，并设计了一个数据驱动的可微物理层来优化具有固体力学的3D形状先验。这使我们能够高效地优化几何形状并同时学习关于3D形状的精确物理信息。实验结果表明，我们的方法可以考虑几何合理性和精确物理感知，进一步连接3D虚拟建模和精确物理世界。

本论文提出了一种精确物理驱动的文本到3D生成方法，旨在解决现有文本到3D生成方法在几何或视觉合理性方面表现良好，但在精确物理感知方面表现不佳的问题，从而限制了生成3D形状在实际应用中的实用性。

论文利用3D扩散模型提供3D形状先验，并设计了一个数据驱动的可微物理层来优化3D形状先验与固体力学，从而同时考虑几何合理性和精确物理感知，进一步连接3D虚拟建模和精确物理世界。

论文的亮点包括：1.提出了一种精确物理驱动的文本到3D生成方法；2.利用3D扩散模型提供3D形状先验，并设计了一个数据驱动的可微物理层；3.实验结果表明，该方法既考虑了几何合理性，又考虑了精确物理感知；4.该方法可以在实际应用中发挥重要作用。

最近在这个领域中，还有一些相关研究，例如：1.3D形状生成方面的研究，如《Learning to Generate 3D Shapes with Generative Adversarial Networks》；2.文本到图像生成方面的研究，如《StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks》。