PhysID: Physics-based Interactive Dynamics from a Single-view Image

📄 arXiv: 2506.17746v1 📥 PDF

作者: Sourabh Vasant Gothe, Ayon Chattopadhyay, Gunturi Venkata Sai Phani Kiran, Pratik, Vibhav Agarwal, Jayesh Rajkumar Vachhani, Sourav Ghosh, Parameswaranath VM, Barath Raj KR

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-21

备注: Published in 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). Project page: https://physid.github.io/

期刊: 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Hyderabad, India, 2025, pp. 1-5

DOI: 10.1109/ICASSP49660.2025.10889158

💡 一句话要点

PhysID：提出一种基于单视图图像的物理交互动态生成方法

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 单视图图像 物理交互 动态生成 大型生成模型 3D重建 移动设备 实时渲染

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖预录视频或多视图图像，限制了单视图图像交互动态生成的应用。
  2. PhysID利用大型生成模型预测3D网格和物理属性，降低了人工建模和校准的需求。
  3. 实验验证了MLLM的零样本能力和3D重建性能，证明了框架的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出PhysID，旨在简化从单视图图像创建基于物理的交互式动态效果的过程。该方法利用大型生成模型进行3D网格生成和物理属性预测，显著降低了3D建模和内在属性校准等工程密集型任务的专业知识要求，从而能够以最小的人工干预扩展该过程。PhysID集成了片上物理引擎，用于实现具有用户交互的、物理上合理的实时渲染。PhysID代表了基于移动设备的交互式动态效果的一大进步，通过高效的片上内存消耗提供实时、非确定性的交互和用户个性化。实验评估了各种多模态大型语言模型(MLLM)在不同任务上的零样本能力以及3D重建模型的性能。结果表明，端到端框架内的所有模块协同工作，从而提高了其有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在将静态图像转换为交互式体验时面临挑战，尤其是在移动设备上。它们通常需要预先录制的视频响应或多视图图像作为输入，这限制了用户体验，并且需要大量的工程工作，例如3D建模和物理属性校准。PhysID旨在解决从单视图图像高效生成物理交互动态的问题，降低对专业知识的需求，并实现实时交互。

核心思路：PhysID的核心思路是利用大型生成模型（如多模态大型语言模型和3D重建模型）自动从单视图图像中推断出3D网格和物理属性。通过这种方式，可以避免手动建模和校准的繁琐过程，从而实现快速、可扩展的交互式动态生成。该方法还集成了片上物理引擎，以确保实时性和物理合理性。

技术框架：PhysID的整体框架包括以下几个主要模块：1) 单视图图像输入；2) 使用大型生成模型进行3D网格生成；3) 使用大型生成模型进行物理属性预测；4) 将生成的3D网格和物理属性输入到片上物理引擎；5) 通过物理引擎进行实时渲染和用户交互。整个流程旨在实现从单视图图像到实时交互式动态的自动转换。

关键创新：PhysID的关键创新在于利用大型生成模型进行3D网格和物理属性的零样本预测，从而避免了传统方法中需要大量人工干预的建模和校准过程。此外，PhysID还集成了片上物理引擎，以实现实时性和低内存消耗，这使得它非常适合移动设备上的应用。与现有方法相比，PhysID能够从单视图图像生成更丰富、更具交互性的体验。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：选择合适的MLLM进行3D网格和物理属性的预测，例如评估不同MLLM的零样本能力；选择合适的3D重建模型，并评估其性能；设计合适的损失函数来优化3D重建结果；以及优化片上物理引擎的性能，以实现实时渲染和交互。具体的参数设置和网络结构细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PhysID框架内的各个模块能够协同工作，实现从单视图图像到实时交互式动态的转换。论文评估了各种MLLM在不同任务上的零样本能力，并评估了3D重建模型的性能。这些实验验证了PhysID的有效性，并展示了其在移动设备上实现实时、非确定性交互的潜力。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

PhysID具有广泛的应用前景，包括增强现实(AR)和虚拟现实(VR)应用、移动游戏、交互式广告、以及教育和培训等领域。它可以将静态图像转化为动态的、可交互的体验，从而提升用户参与度和沉浸感。例如，用户可以拍摄一张照片，然后与照片中的物体进行交互，体验真实的物理效果。未来，该技术有望成为移动设备上创建丰富交互式内容的重要工具。

📄 摘要（原文）

Transforming static images into interactive experiences remains a challenging task in computer vision. Tackling this challenge holds the potential to elevate mobile user experiences, notably through interactive and AR/VR applications. Current approaches aim to achieve this either using pre-recorded video responses or requiring multi-view images as input. In this paper, we present PhysID, that streamlines the creation of physics-based interactive dynamics from a single-view image by leveraging large generative models for 3D mesh generation and physical property prediction. This significantly reduces the expertise required for engineering-intensive tasks like 3D modeling and intrinsic property calibration, enabling the process to be scaled with minimal manual intervention. We integrate an on-device physics-based engine for physically plausible real-time rendering with user interactions. PhysID represents a leap forward in mobile-based interactive dynamics, offering real-time, non-deterministic interactions and user-personalization with efficient on-device memory consumption. Experiments evaluate the zero-shot capabilities of various Multimodal Large Language Models (MLLMs) on diverse tasks and the performance of 3D reconstruction models. These results demonstrate the cohesive functioning of all modules within the end-to-end framework, contributing to its effectiveness.