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PhysLDM：隐空间扩散做物理仿真

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AI 综述

南洋理工大学 MMLab 与上海人工智能实验室提出 PhysLDM，用时空 VAE 把整段可变形物体仿真轨迹压缩到隐空间，再由扩散模型一次性生成，平均重建误差 2.48 毫米。团队用 GPU 有限元求解器 StiffGIPC，在 3 万多个 Objaverse 物体上生成约 8 万条仿真轨迹用于训练。据称，在 Objaverse 上训练后直接用于未见过的 GSO、Toys4K 物体，重建误差与训练分布内保持同一水平；不改模型结构即可扩展到多物体场景，且端到端可微。

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11月3日

07:13
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南洋理工MMLab与上海AI Lab提出PhysLDM：用隐空间扩散做高保真物理仿真
南洋理工大学MMLab与上海人工智能实验室提出PhysLDM，用时空VAE把整段可变形物体仿真轨迹压缩到隐空间，再用扩散模型一次性生成，平均重建误差2.48毫米。

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