现在的AI虽能生成逼真的3D模型,但往往只是“好看的空壳”。对机器人而言,光知道柜子长什么样不够,还得知道柜门往哪开、门轴在哪。人工给模型添加这些物理属性成本极高,成了行业痛点。
为此,南洋理工大学曹子昂与刘子纬团队在CVPR 2026上提出了PhysX-Anything。只需一张照片,它就能自动生成不仅“看着真”,更“用着真”的物理3D资产。
该技术不仅还原外观,还能自动推断部件结构、关节关系、材料和真实尺寸,直接输出物理引擎可用的格式。团队创新采用了193倍数据压缩的3D表示法,让视觉大模型能轻松、精准地理解复杂的物理与几何结构。
实验证明,生成的模型可直接导入仿真环境,让机器人顺畅地练习开门、折叠眼镜或拧水龙头,各项指标大幅领先现有方法。
PhysX-Anything将3D生成从“视觉建模”跨越到“物理建模”,大幅降低了仿真资产的制作门槛。未来,无论是训练家庭机器人,还是开发AR/VR与工业仿真,拍张照片就能搞定,真正让AI生成的3D世界“动”起来。
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