Integrating dynamic 3D reconstructions into physics simulation requires fixed mesh topology for efficient collision detection, but state-of-the-art methods like DG-Mesh produce varying topology optimized for geometric quality. We investigate whether topology conversion can enable physics integration while preserving reconstruction fidelity. We propose a dual-representation framework combining fixed-topology meshes for physics with Gaussian splatting for rendering, achieving 4.65$\times$ speedup over varying-topology baselines through runtime vertex buffer updates. We evaluate two conversion strategies, temporal correspondence tracking and template-based projection, against native fixed-topology methods (MaGS) on the DG-Mesh dataset. Our evaluation reveals that both conversion approaches incur 65-80% geometric degradation, producing results inferior to MaGS despite DG-Mesh's superior initial quality. This demonstrates that high-quality reconstruction and physics-compatible topology represent fundamentally distinct objectives that cannot be reconciled through post-processing. Our findings inform future development of physics-aware reconstruction methods and our framework enables real-time simulation with any fixed-topology approach.


翻译:将动态三维重建与物理仿真相结合,需要固定的网格拓扑以实现高效的碰撞检测,但DG-Mesh等最先进方法产生的是针对几何质量优化的可变拓扑。我们探究了拓扑转换是否能在保持重建保真度的同时实现物理集成。我们提出一种双表示框架,将用于物理仿真的固定拓扑网格与用于渲染的高斯泼溅相结合,通过运行时顶点缓冲区更新,相比可变拓扑基线方法实现了4.65倍的加速。我们在DG-Mesh数据集上,评估了两种转换策略(时间对应追踪和基于模板的投影)与原生固定拓扑方法(MaGS)的性能。结果表明,两种转换方法均导致65-80%的几何退化,尽管DG-Mesh具有更优的初始质量,但其生成结果仍逊于MaGS。这证明高质量重建与物理兼容的拓扑是本质上不同的目标,无法通过后处理方式调和。我们的发现为未来物理感知重建方法的发展提供了启示,所提出的框架能够支持任何固定拓扑方法的实时仿真。

0
下载
关闭预览

相关内容

Integration:Integration, the VLSI Journal。 Explanation:集成,VLSI杂志。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/integration/
物理学中的高级深度学习
专知会员服务
20+阅读 · 2025年12月9日
【新书】基于物理的模拟
专知会员服务
23+阅读 · 2025年7月25日
深度学习的多视角三维重建技术综述
专知会员服务
23+阅读 · 2025年6月7日
动态三维场景重建研究综述
专知会员服务
36+阅读 · 2024年8月23日
深度学习背景下的图像三维重建技术进展综述
专知会员服务
39+阅读 · 2023年9月4日
三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法?
极市平台
13+阅读 · 2020年2月23日
深度学习之图像超分辨重建技术
机器学习研究会
12+阅读 · 2018年3月24日
一文概览基于深度学习的超分辨率重建架构
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
3+阅读 · 6月17日
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员