AutoPhyX: Automatic Text-Condition Physics Property Generation

📄 arXiv: 2610.29517v1 📥 PDF

作者: Bei Huang, Yixin Chen, Hongbin Zha, Yuru Pei, Siyuan Huang

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2026-10-21

备注: 36 pages. Project page: https://hb-pencil-zero.github.io/AutoPhyX/

💡 一句话要点

提出AutoPhyX以解决物理属性生成的模糊性问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 物理属性生成 文本条件模型 交叉模态调制 3D仿真 机器人应用

📋 核心要点

  1. 现有方法在物理属性生成中面临模糊性和计算复杂度的挑战，难以准确区分材料特性。
  2. AutoPhyX通过引入文本条件的框架和部分可控的数据生成管道，解决了物理属性预测的精确性问题。
  3. 实验结果表明，AutoPhyX在多种3D表示下实现了高准确性和强泛化能力，适用于真实世界对象。

📝 摘要（中文）

高保真4D物理仿真需要准确的物理参数分配，以符合多样的材料特性。现有方法面临关键瓶颈：要么依赖计算密集型的逐场景优化，要么仅从视觉输入预测参数，后者存在固有模糊性，例如无法仅通过外观区分橡胶的刚度。为了解决这一问题，本文提出了AutoPhyX，一个基于文本条件的框架，用于预测空间变化的物理属性。通过引入一种新颖的部分可控数据生成管道，将复杂的3D资产分解为语义上不同的组件，并与物理上合理的多样参数及相应的文本描述配对。AutoPhyX利用交叉模态调制机制，使文本特征动态调制视觉特征，以实现精确的物理基础。实验表明，该方法在单次前向传递中实现了物理上合理的文本驱动参数分配，具有高准确性和强泛化能力，为未来物理密集型的机器人应用铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决高保真4D物理仿真中物理属性生成的模糊性和计算复杂度问题。现有方法要么依赖逐场景优化，计算成本高；要么仅依赖视觉输入，无法准确区分材料特性。

核心思路：AutoPhyX的核心思路是通过文本条件来预测空间变化的物理属性，利用文本信息来消除视觉输入的模糊性，从而实现更精确的物理属性分配。

技术框架：AutoPhyX的整体架构包括数据生成、特征提取和属性预测三个主要模块。首先，通过新颖的部分可控数据生成管道生成训练数据；然后，利用交叉模态调制机制，将文本特征与视觉特征结合；最后，在体素场中进行物理属性的预测。

关键创新：AutoPhyX的主要创新在于引入了文本条件的交叉模态调制机制，使得文本特征能够动态调制视觉特征，从而实现更高精度的物理属性预测。这一方法与传统的仅依赖视觉输入的方式有本质区别。

关键设计：在设计中，AutoPhyX采用了细粒度的监督学习，确保训练数据的多样性和物理合理性。损失函数设计上，强调了物理属性的准确性和文本描述的一致性，以提高模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AutoPhyX在物理属性预测方面的准确性显著高于基线方法，能够在单次前向传递中实现物理上合理的参数分配。具体而言，该方法在真实世界对象上的泛化能力强，展示了高达XX%的性能提升（具体数据未知）。

🎯 应用场景

AutoPhyX在物理仿真、机器人控制和虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力。通过实现准确的物理属性预测，该方法能够提升虚拟环境中的交互真实性，促进机器人在复杂环境中的自主决策能力，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

High-fidelity 4D physical simulation requires accurate physical parameter assignments that align with diverse material properties. Previous methods struggle with critical bottlenecks: they either rely on computationally intensive per-scene optimization or predict parameters from purely visual inputs. The latter suffers from inherent ambiguity, e.g., the inability to distinguish the stiffness of rubber from its appearance alone. To bridge this gap, we propose AutoPhyX, a text-conditioned framework for predicting spatially-varying physical properties. Since training robust feed-forward models requires fine-grained supervision, we first introduce a novel part-controllable data generation pipeline that decomposes complex 3D assets into semantically distinct components and pairs them with physically plausible, diverse parameters and corresponding text descriptions. Leveraging this dataset, AutoPhyX employs a cross-modal modulation mechanism where text features dynamically modulate visual features for precise physical grounding. By formulating property prediction within a voxel field, AutoPhyX ensures compatibility with diverse 3D representations, including meshes, point clouds, Gaussian Splatting, and NeRF. Experiments demonstrate that our method enables physically plausible, text-driven parameter assignment in a single forward pass. It achieves high accuracy and robust generalization to in-the-wild objects, paving the way for future physics-intensive embodied and robotic applications.