一种基于物理的深度学习框架用于布料模拟
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过物理嵌入学习框架,使用卷积神经网络代表物体之间的空间相关性,并通过三个分支学习布料物理的线性、非线性和时间导数特征,模型通过与传统模拟器或子神经网络相结合,测试在不同的布料动画案例中达到与基准值的一致性和预测的真实性,同时提高了推理效率,可与其他视觉细化技术整合应用于三维布料动画。
通过物理嵌入学习框架,使用卷积神经网络代表物体之间的空间相关性,并通过三个分支学习布料物理的特征。模型与传统模拟器或子神经网络相结合,测试在不同的布料动画案例中达到基准值的一致性和预测的真实性,同时提高了推理效率,可与其他视觉细化技术整合应用于三维布料动画。