ElastoGen: 4D Generative Elastodynamics
Yutao Feng, Yintong Shang, Xiang Feng, Lei Lan, Shandian Zhe, Tianjia Shao, Hongzhi Wu, Kun Zhou, Chenfanfu Jiang, Yin Yang
我们展示了ElastoGen,一种知识驱动的AI模型,可以生成物理精确的4D弹性动力学。 与从基于视频或图像的观测中学习的深度模型不同,ElastoGen利用物理学原理并从既定的数学和优化程序中学习。 ElastoGen的核心思想是将微分方程(对应于非线性力平衡)转换为一系列迭代的局部卷积运算,这些运算自然适合深层架构。 我们按照这一总体设计理念精心构建我们的网络模块。 ElastoGen在训练要求和网络规模方面比深度生成模型轻便得多。 由于其与实际物理程序的一致性,ElastoGen有效地为各种超弹性材料生成准确的动力学,并可以轻松地与上下游深度模块集成,以实现端到端4D生成。
We present ElastoGen, a knowledge-driven AI model that generates physically accurate 4D elastodynamics. Unlike deep models that learn from video- or image-based observations, ElastoGen leverages the principles of physics and learns from established mathematical and optimization procedures. The core idea of ElastoGen is converting the differential equation, corresponding to the nonlinear force equilibrium, into a series of iterative local convolution-like operations, which naturally fit deep arch...