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PhysSkin++：用自监督神经蒙皮实现实时可泛化物理动画
原文标题
PhysSkin++: Real-Time and Generalizable Physics-Based Animation via Self-Supervised Neural Skinning
AI 导读
论文提出 PhysSkin++，从静态几何学习连续的神经蒙皮场，构建紧凑的形变子空间。其神经蒙皮场自编码器无需逐物体训练即可预测依赖形状的子空间，并用物理信息自监督学习替代仿真轨迹，结合蒙皮场归一化与冲突感知梯度修正来稳定联合优化。该方法支持带用户控制与接触的降阶动力学，可直接绑定网格、点云和 3D Gaussians；在给定 rig 动画时另用自监督互补目标学习弹性响应。实验显示，学到的蒙皮场能跨形状泛化，并实现实时降阶仿真。
来源：Hugging Face · 每日论文 · arxiv.org
导读与选稿说明
提出不依赖逐物体训练和仿真轨迹的神经蒙皮场学习框架，可跨形状泛化到网格、点云与 3D Gaussians 并做实时降阶仿真，属图形学与物理动画方向的具体方法进展。
导读由模型辅助整理，非独立核验。完整信息见原文。