Grounding Creativity in Physics: A Brief Survey of Physical Priors in AIGC
作者: Siwei Meng, Yawei Luo, Ping Liu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-02-10 (更新: 2025-07-01)
备注: Accepted by IJCAI 2025 Survey Track
💡 一句话要点
综述物理先验驱动的AIGC方法，提升3D/4D内容生成的真实感和物理合理性。
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: AIGC 物理先验 3D生成 4D生成 神经辐射场 高斯溅射 物理模拟 内容生成
📋 核心要点
- 现有AIGC方法侧重外观一致性，忽略物理规律，导致生成内容存在不真实的变形和不稳定的运动。
- 该综述旨在分析如何将物理约束集成到3D/4D生成中，提升生成内容的物理合理性。
- 通过比较分析不同方法的优缺点，为未来物理一致性内容生成的研究提供参考和启发。
📝 摘要（中文）
人工智能生成内容（AIGC）的最新进展显著提高了3D和4D生成的真实感。然而，现有方法大多优先考虑外观一致性，而忽略了潜在的物理原理，导致不真实的变形、不稳定的动力学和不合理的物体交互等问题。将物理先验融入生成模型已成为增强结构完整性和运动真实感的关键研究方向。本综述回顾了物理感知生成方法，系统地分析了物理约束如何集成到3D和4D生成中。首先，我们考察了将物理先验融入静态和动态3D生成的最新工作，根据表示类型（包括基于视觉、基于NeRF和基于高斯溅射的方法）对方法进行分类。其次，我们探讨了4D生成中的新兴技术，重点关注使用物理模拟对时间动态进行建模的方法。最后，我们对主要方法进行了比较分析，突出了它们的优势、局限性和对不同材料和运动动力学的适用性。通过对物理基础AIGC的深入分析，本综述旨在弥合生成模型和物理真实感之间的差距，为未来在物理一致性内容生成方面的研究提供启发。
🔬 方法详解
问题定义：现有AIGC方法在3D和4D内容生成中，虽然能够生成视觉上逼真的内容，但往往忽略了物理世界的规律，导致生成的内容在物理上不合理，例如物体之间的穿透、不自然的形变以及不稳定的运动等。这些问题限制了AIGC技术在需要高度真实感和物理交互的应用场景中的应用。
核心思路：该综述的核心思路是系统性地分析和总结现有将物理先验知识融入AIGC模型的方法。通过引入物理约束，例如力、质量、碰撞等，来指导生成过程，从而保证生成的内容不仅在视觉上逼真，而且在物理上也是合理的。这种方法旨在弥合生成模型和物理真实感之间的差距。
技术框架：该综述首先对静态和动态3D生成中融入物理先验的方法进行分类，主要依据表示类型，包括基于视觉的方法、基于NeRF的方法和基于高斯溅射的方法。然后，探讨了4D生成中的新兴技术，重点关注使用物理模拟对时间动态进行建模的方法。最后，对主要方法进行了比较分析，突出了它们的优势、局限性和对不同材料和运动动力学的适用性。
关键创新：该综述的关键创新在于对现有物理感知AIGC方法进行了系统性的整理和分析，并从表示类型和时间动态建模两个角度对这些方法进行了分类。此外，该综述还对各种方法的优缺点进行了深入的比较，为研究人员选择合适的方法提供了指导。
关键设计：由于是综述文章，没有具体的技术设计。文章分析了不同方法中物理先验的引入方式，例如在损失函数中加入物理约束项，或者使用物理引擎进行模拟等。具体的技术细节取决于被综述的论文。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述系统地分析了现有物理感知AIGC方法，并根据表示类型和时间动态建模对其进行了分类。通过比较分析不同方法的优缺点，为研究人员选择合适的方法提供了指导。该综述还指出了现有方法的局限性，并为未来的研究方向提供了启发。
🎯 应用场景
该研究成果对游戏开发、电影制作、虚拟现实/增强现实、机器人仿真等领域具有重要应用价值。通过生成物理上合理的内容，可以提升用户体验，降低开发成本，并为机器人提供更真实的训练环境。未来，该技术有望应用于更广泛的领域，例如产品设计、建筑设计等。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in AI-generated content have significantly improved the realism of 3D and 4D generation. However, most existing methods prioritize appearance consistency while neglecting underlying physical principles, leading to artifacts such as unrealistic deformations, unstable dynamics, and implausible objects interactions. Incorporating physics priors into generative models has become a crucial research direction to enhance structural integrity and motion realism. This survey provides a review of physics-aware generative methods, systematically analyzing how physical constraints are integrated into 3D and 4D generation. First, we examine recent works in incorporating physical priors into static and dynamic 3D generation, categorizing methods based on representation types, including vision-based, NeRF-based, and Gaussian Splatting-based approaches. Second, we explore emerging techniques in 4D generation, focusing on methods that model temporal dynamics with physical simulations. Finally, we conduct a comparative analysis of major methods, highlighting their strengths, limitations, and suitability for different materials and motion dynamics. By presenting an in-depth analysis of physics-grounded AIGC, this survey aims to bridge the gap between generative models and physical realism, providing insights that inspire future research in physically consistent content generation.