本研究提出了一种新颖的物理信息消息传递神经网络框架，有效解决了刚体相互作用建模的难题，显著提升了模型的准确性和泛化能力。

本文提出了一种可微动力学求解器，能够处理摩擦接触问题，统一刚体与可变形物体。通过平滑化接触力，克服摩擦接触的挑战，并结合全隐式时间积分，开发出高效的动力学求解器，适用于参数估计、运动规划和轨迹优化等领域。

我们提出了一种高斯surfels方法，将3D高斯点转为2D椭圆，提高优化稳定性和表面对齐。通过自监督法线深度一致性损失解决法线方向导数为零的问题。引入单目法线和前景蒙版提升重建质量，并用容积切割去除错误点。最终，使用屏蔽泊松重建提取表面网格，实验结果优于现有技术。

本文提出了一种新颖的图像到视频生成方法PhysGen，它通过单一图像及施加在物体上的输入条件（如力和扭矩）生成逼真且物理合理的视频。该研究的核心在于将基于模型的物理仿真与数据驱动的视频生成过程相结合，实现可信的图像空间动态，表明该方法在物理和外观上都表现出色，并且具有高度的可控性。

该研究提出了一种新颖的双不变局部轨迹形状描述符（BILTS），具有更高的鲁棒性，可用于运动识别和泛化。

该研究提出了一种多功能图像编辑框架，可以执行刚性和非刚性编辑，并通过文本提示或参考图像进行引导。该方法在基于文本的编辑和外观转换任务中取得了竞争性或优越的结果，适用于刚性和非刚性设置。

本文介绍了一种处理摩擦接触的动力学求解器，能够统一处理刚体和可变形物体。通过平滑化接触力，解决了摩擦接触的难题。结合全隐式时间积分和伴随灵敏度分析，提供了具有解析微分性和高效性的求解器。在多个模拟示例中进行了全面分析，并展示了在参数估计、运动规划、轨迹优化和控制策略方面的应用。

该文介绍了一种新方法QuaterNet，用于预测和生成3D人体姿势序列。该方法使用quaternions表示旋转，使用前向运动学来惩罚绝对位置误差，并比较了quaternions和Euler角的性能。实验证明该方法在短期和长期预测和生成任务中都取得了良好的效果，被评估为非常逼真。同时，作者还提出了解决Human3.6M标准评估协议高方差结果的简单方案。

该方法用于单个图像的三维立方体物体检测和多视图对象 SLAM，通过生成高质量的 cuboid 提议和新的对象测量的多视图束调整，联合优化相机、对象和点的姿态，提高了相机姿态估计和 3D 对象检测的准确性和鲁棒性。在 SUN RGBD 和 KITTI 上进行的实验证明了该方法的优越性。

本文提出了一种自动重建和交互的3D运动方法，能够估计人和物体的3D姿势、接触位置、力和扭矩，并在输入视频中自动识别出接触位置和时间。该方法在真实数据集和互联网视频数据集中验证了其性能。

该文介绍了一种新的刚体运动分割方法，基于两个视图的非线性嵌入，通过对低维子空间进行分割来区分不同的运动，并采用全局维度和其最小化的概念来克服子空间沿非均匀分布的问题。同时，提出了快速投影梯度算法来最小化全局维度，从而从两个视图中分割运动，并开发了一个异常值检测框架。在两个视图数据上展示了最先进的结果。

本文总结了Unity3D中的物理知识，包括射线检测、碰撞器与触发器的区别、碰撞的必要条件及处理方法。碰撞检测需要至少一个物体带有刚体，碰撞过程分为三个阶段。讨论了如何避免细小物体穿透大物体的情况，以及刚体与角色控制器的区别，最后介绍了链条关节的概念。