FastPhysGS: Accelerating Physics-based Dynamic 3DGS Simulation via Interior Completion and Adaptive Optimization

📄 arXiv: 2602.01723v1 📥 PDF

作者: Yikun Ma, Yiqing Li, Jingwen Ye, Zhongkai Wu, Weidong Zhang, Lin Gao, Zhi Jin

分类: cs.CV

发布日期: 2026-02-02

💡 一句话要点

提出FastPhysGS以加速物理基础的动态3DGS仿真

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 动态仿真 物理基础 3D高斯点云 蒙特卡洛采样 优化算法 计算机图形学 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖手动参数调整或视频模型提取动态，限制了泛化能力和优化效率。
  2. 提出FastPhysGS框架，通过实例感知粒子填充和双向图解耦优化实现高效仿真。
  3. 实验结果显示，FastPhysGS在1分钟内实现高保真仿真，内存占用仅为7GB，性能显著提升。

📝 摘要（中文）

将3D高斯点云（3DGS）扩展到4D物理仿真仍然面临挑战。现有方法依赖手动参数调整或从视频扩散模型中提取动态信息，限制了其泛化能力和优化效率。最近使用大语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的尝试存在文本/图像到3D的感知差距，导致物理行为不稳定。此外，它们通常忽略3DGS的表面结构，导致运动不合理。为此，我们提出了FastPhysGS，一个快速且稳健的物理基础动态3DGS仿真框架：通过实例感知粒子填充（IPF）和双向图解耦优化（BGDO）实现高效的内部粒子填充和材料参数优化。实验表明，FastPhysGS在1分钟内实现高保真物理仿真，仅需7GB运行内存，超越了先前的工作，具有广泛的潜在应用。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决将3D高斯点云（3DGS）扩展到4D物理仿真中的效率和稳定性问题。现有方法依赖于手动参数调整或从视频模型中提取动态信息，导致泛化能力不足和物理行为不稳定。

核心思路：论文提出FastPhysGS框架，通过实例感知粒子填充（IPF）和双向图解耦优化（BGDO）来高效填充内部粒子并优化材料参数。这种设计旨在提高仿真的速度和准确性，同时保持几何保真度。

技术框架：FastPhysGS的整体架构包括两个主要模块：首先是实例感知粒子填充（IPF），利用蒙特卡洛重要性采样（MCIS）高效填充内部粒子；其次是双向图解耦优化（BGDO），通过适应性策略快速优化从视觉语言模型（VLM）预测的材料参数。

关键创新：最重要的技术创新在于结合了实例感知粒子填充和双向图解耦优化，使得仿真过程不仅高效而且能够保持物理行为的稳定性。这与现有方法的手动调整或单一模型提取方式有本质区别。

关键设计：在设计中，IPF模块采用蒙特卡洛重要性采样来确保粒子填充的几何保真度，而BGDO模块则通过适应性优化策略来快速调整材料参数，确保仿真过程的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FastPhysGS在1分钟内实现高保真物理仿真，内存占用仅为7GB，相较于先前的工作，性能显著提升，展示了其在动态3DGS仿真中的广泛应用潜力。

🎯 应用场景

该研究在物理仿真、计算机图形学和机器人等领域具有广泛的应用潜力。通过提高动态3DGS仿真的效率和准确性，FastPhysGS可以用于虚拟现实、游戏开发以及工程模拟等实际场景，推动相关技术的发展和应用。

📄 摘要（原文）

Extending 3D Gaussian Splatting (3DGS) to 4D physical simulation remains challenging. Based on the Material Point Method (MPM), existing methods either rely on manual parameter tuning or distill dynamics from video diffusion models, limiting the generalization and optimization efficiency. Recent attempts using LLMs/VLMs suffer from a text/image-to-3D perceptual gap, yielding unstable physics behavior. In addition, they often ignore the surface structure of 3DGS, leading to implausible motion. We propose FastPhysGS, a fast and robust framework for physics-based dynamic 3DGS simulation:(1) Instance-aware Particle Filling (IPF) with Monte Carlo Importance Sampling (MCIS) to efficiently populate interior particles while preserving geometric fidelity; (2) Bidirectional Graph Decoupling Optimization (BGDO), an adaptive strategy that rapidly optimizes material parameters predicted from a VLM. Experiments show FastPhysGS achieves high-fidelity physical simulation in 1 minute using only 7 GB runtime memory, outperforming prior works with broad potential applications.