苏黎世联邦理工与Meta提出自监督潜在空间实时物理模拟框架
为虚拟现实等计算资源受限的场景提供了可行的解决方案
（映维网Nweon 2025年12月18日）苏黎世联邦理工学院与Meta Reality Labs开发了一种基于自监督学习的潜在空间动力学模拟框架。这项技术能够以极低的计算成本实现弹性物体的实时物理模拟，在保持高保真动态效果的同时，将计算效率提升了三个数量级，为虚拟现实等计算资源受限的场景提供了可行的解决方案。
物理模拟是构建逼真虚拟环境的核心技术，尤其在对弹性物体如头发、布料、软体等的动态建模中至关重要。传统基于有限元的模拟方法虽然能够生成高质量的物理动画，捕获物体在受力后的自然变形和运动轨迹，但其计算复杂度极高，需要在每个时间步求解包含数千甚至数万个自由度的非线性系统。即便是最先进的优化算法，都难以在普通CPU实现实时运行。
子空间模拟方法通过将系统投影到低维基上来减少计算负担，提供了速度与通用性之间的有效折衷。然而，大多数现有方法在时间步进过程中依然需要频繁评估全空间能量及其导数。这种全空间评估需要大量的计算资源，阻碍了它们在计算能力有限的设备上的部署。因此，即使采用子空间模拟方法，实现真正的实时性能仍然是一个难以实现的目标。
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