這項由南洋理工大學的曹子昂、陳兆羲、上海AI實驗室的潘良以及南洋理工大學的劉子維領導的研究團隊在2025年7月發(fā)表的論文《PhysX: Physical-Grounded 3D Asset Generation》，為3D建模領域帶來了一場真正的革命。這項研究首次實現(xiàn)了讓計算機生成的3D物體不僅外觀逼真，更擁有真實世界物理屬性的突破性技術。有興趣深入了解的讀者可以通過arXiv:2507.12465v1訪問完整論文。

當我們在電影中看到栩栩如生的3D特效，或在游戲中與虛擬物體互動時，你是否想過這些數(shù)字物體其實只是"空殼"？它們雖然看起來很真實，但卻缺乏真實世界物體應有的物理屬性。就像精美的塑料食物模型，看起來很逼真，但你無法真正品嘗它們的味道。

這個問題在當今的人工智能和機器人技術快速發(fā)展的時代變得尤為重要。當我們的智能助手需要在虛擬環(huán)境中學習如何操作真實物體時，如果虛擬物體缺乏真實的物理屬性，就像讓廚師在完全沒有重量感的虛擬廚房里學習烹飪一樣，必然會在現(xiàn)實應用中出現(xiàn)問題。

現(xiàn)有的3D生成技術就像是一個只會畫畫的藝術家，能夠創(chuàng)造出外觀精美的作品，但完全不知道這些物體在真實世界中的重量、硬度或者運動規(guī)律。這種局限性嚴重阻礙了3D技術在機器人學習、物理仿真和虛擬現(xiàn)實等領域的實際應用。

研究團隊意識到這個問題的嚴重性，決定開發(fā)一套全新的系統(tǒng)來解決這個挑戰(zhàn)。他們的解決方案包括兩個核心部分：首先建立一個包含豐富物理屬性的3D物體數(shù)據(jù)庫，然后開發(fā)一個能夠理解和生成這些物理屬性的智能系統(tǒng)。

這項研究的創(chuàng)新之處在于它首次系統(tǒng)性地將五個關鍵的物理屬性整合到3D生成過程中：絕對尺寸、材料特性、功能負擔能力、運動學特征和功能描述。這就像是為每個3D物體配備了一本詳細的"身份證"，記錄了它的所有物理特征。

研究團隊開發(fā)的PhysXNet數(shù)據(jù)庫包含了超過2.6萬個經(jīng)過精心標注的3D物體，更令人驚嘆的是，他們還通過程序化方法擴展出了包含600萬個物體的超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫PhysXNet-XL。這個數(shù)據(jù)庫就像是一個巨大的物理世界圖書館，每個物體都有完整的物理檔案。

在技術實現(xiàn)上，研究團隊設計了一個名為PhysXGen的生成框架，它能夠根據(jù)單張圖片生成具有完整物理屬性的3D物體。這個過程就像是一個經(jīng)驗豐富的工匠，僅僅看一眼物體的照片，就能準確判斷出它的重量、材質(zhì)、用途和運動方式。

一、建立物理世界的數(shù)字檔案館

要讓計算機理解物體的物理屬性，首先需要建立一個包含豐富物理信息的數(shù)據(jù)庫。這個過程就像是為整個物理世界建立一個詳細的檔案館，每個物體都有自己的完整檔案。

研究團隊將物體的物理屬性分為三個層次：識別、功能和操作。識別階段確定物體的基本性質(zhì)，比如一張椅子的尺寸是120×70×70厘米，材質(zhì)是泡沫和織物，密度為0.3克每立方厘米。功能階段理解物體的潛在用途，比如椅子的扶手是用來支撐用戶左臂的。操作階段則描述具體的使用方法，比如椅子的靠背可以在特定角度范圍內(nèi)旋轉(zhuǎn)。

為了高效地為大量3D物體添加物理屬性標注，研究團隊開發(fā)了一個巧妙的人機協(xié)作標注流程。這個過程就像是一個由人工智能助手和專業(yè)人員組成的標注團隊，AI負責初步分析，人類專家負責檢查和完善。

在標注過程中，系統(tǒng)首先會將3D物體的每個部分單獨渲染出來，避免視覺干擾，然后使用先進的視覺語言模型GPT-4o進行自動標注。這就像是給一個經(jīng)驗豐富的工程師展示物體的各個部分，讓他判斷每個部分的材質(zhì)、用途和運動特性。

對于復雜的運動學參數(shù)，比如門的開合角度或抽屜的滑動范圍，系統(tǒng)會進行更精細的分析。它會計算物體各部分之間的接觸區(qū)域，分析運動平面，并確定具體的運動參數(shù)。這個過程就像是一個精密的機械工程師在分析一個復雜機械裝置的運動原理。

數(shù)據(jù)庫中的物體涵蓋了從小型室內(nèi)用品到大型戶外設施的廣泛范圍。比如一個手提包，系統(tǒng)會記錄它的物理尺寸為30×10×25厘米，手柄材質(zhì)為皮革，包體材質(zhì)為織物，并標注出手柄相對于包體的旋轉(zhuǎn)角度范圍。這種詳細的標注使得虛擬物體能夠表現(xiàn)出與真實物體完全一致的物理行為。

為了進一步擴展數(shù)據(jù)庫的規(guī)模，研究團隊還開發(fā)了程序化生成方法。這種方法就像是一個智能的裝配工廠，能夠?qū)F(xiàn)有的物體部件重新組合，創(chuàng)造出新的物體變體。比如，系統(tǒng)可以將不同風格的桌腿與桌面組合，或者將不同款式的抽屜安裝到各種柜子上，每種組合都會自動計算出相應的物理屬性。

二、雙重理解：外觀與物理的完美融合

PhysXGen系統(tǒng)的核心創(chuàng)新在于它能夠同時理解物體的外觀特征和物理屬性，并發(fā)現(xiàn)兩者之間的內(nèi)在聯(lián)系。這就像是一個既懂藝術又懂物理的專家，能夠從物體的外觀推斷出它的物理特性。

系統(tǒng)采用了雙分支架構，就像是兩個互相協(xié)作的專家團隊。一個團隊專門負責分析物體的幾何形狀和外觀紋理，另一個團隊則專注于理解物體的物理屬性。這兩個團隊通過密切的信息交流，確保生成的物體既外觀逼真又物理屬性準確。

在處理物理屬性時，系統(tǒng)將復雜的物理信息編碼成計算機能夠理解的數(shù)字表示。比如，對于一個可旋轉(zhuǎn)的門把手，系統(tǒng)會記錄其旋轉(zhuǎn)軸的方向、旋轉(zhuǎn)中心的位置、旋轉(zhuǎn)角度范圍以及與其他部件的連接關系。這些信息就像是物體的"物理DNA"，完整描述了它的所有物理特征。

系統(tǒng)的訓練過程就像是讓一個學生同時學習藝術和物理。學生需要學會從一張照片中不僅看出物體的外觀，還要推斷出它的重量、材質(zhì)、用途和運動方式。這種學習過程需要大量的樣本和反復的練習，最終形成一種直覺性的理解能力。

為了確保生成的物體既美觀又符合物理規(guī)律，系統(tǒng)采用了聯(lián)合優(yōu)化策略。這意味著在生成過程中，外觀質(zhì)量和物理屬性準確性會同時得到考慮和優(yōu)化。就像是一個既要求產(chǎn)品美觀又要求功能完善的工業(yè)設計師，系統(tǒng)會在這兩個目標之間找到最佳平衡點。

系統(tǒng)還具有從現(xiàn)有3D生成技術中學習的能力。它可以利用已經(jīng)訓練好的3D幾何生成模型作為基礎，然后在此基礎上添加物理屬性生成能力。這種方法就像是在一個已經(jīng)建好的房子基礎上添加智能家居系統(tǒng)，既利用了現(xiàn)有的優(yōu)勢，又增加了新的功能。

三、精確預測：從圖像到完整物理模型

PhysXGen系統(tǒng)最令人印象深刻的能力是它可以僅從一張普通照片生成具有完整物理屬性的3D模型。這個過程就像是一個經(jīng)驗豐富的工程師，僅僅看一眼照片就能準確判斷出物體的所有物理特性。

當系統(tǒng)接收到一張圖片時，它首先會分析圖片中物體的視覺特征，比如形狀、顏色、紋理和整體結構。然后，系統(tǒng)會利用它從大量訓練數(shù)據(jù)中學到的知識，推斷出物體可能的物理屬性。這個過程就像是一個偵探通過觀察現(xiàn)場痕跡來推斷事件的整個過程。

系統(tǒng)對不同類型的物理屬性有著不同的處理策略。對于絕對尺寸，系統(tǒng)會分析物體的比例關系和參考對象來估算真實尺寸。比如，通過識別圖片中的椅子和人的比例關系，系統(tǒng)可以推斷出椅子的實際尺寸約為120×70×70厘米。

在材質(zhì)識別方面，系統(tǒng)會根據(jù)物體的表面紋理、光澤度和整體外觀來判斷材質(zhì)類型。比如，系統(tǒng)可以區(qū)分木材、金屬、塑料、織物等不同材質(zhì)，并為每種材質(zhì)分配相應的物理參數(shù)，如密度、彈性模量和泊松比。

對于功能性分析，系統(tǒng)會根據(jù)物體的形狀和結構來推斷其用途和交互方式。比如，看到一個有把手的抽屜，系統(tǒng)會自動識別出把手是用來拉開抽屜的，并標注出相應的交互優(yōu)先級。這種理解能力使得生成的3D模型不僅外觀正確，還能支持合理的交互行為。

運動學分析是系統(tǒng)最復雜的功能之一。系統(tǒng)需要理解物體各部分之間的連接關系和運動約束。比如，對于一個筆記本電腦，系統(tǒng)會識別出屏幕和鍵盤之間的鉸鏈連接，并確定屏幕的旋轉(zhuǎn)軸位置、旋轉(zhuǎn)角度范圍以及旋轉(zhuǎn)方向。這種分析能力使得生成的3D模型能夠表現(xiàn)出真實的運動行為。

系統(tǒng)生成的結果包含了物體的完整物理描述。比如，對于一個水龍頭，系統(tǒng)會生成包括把手材質(zhì)（金屬，密度8.2克每立方厘米）、旋轉(zhuǎn)范圍（-92.3度到87度）、旋轉(zhuǎn)軸方向以及功能描述（用于控制水流開關和溫度調(diào)節(jié)）的完整信息。

四、性能驗證：超越傳統(tǒng)方法的顯著提升

研究團隊通過大量實驗驗證了PhysXGen系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。他們將系統(tǒng)與現(xiàn)有的最先進方法進行了全面比較，結果顯示PhysXGen在各項指標上都取得了顯著提升。

在幾何質(zhì)量評估方面，系統(tǒng)生成的3D模型在峰值信噪比（PSNR）上達到了24.53，相比基準方法有了明顯改善。更重要的是，系統(tǒng)在保持幾何質(zhì)量的同時，還能準確預測物理屬性，這是傳統(tǒng)方法無法實現(xiàn)的。

在物理屬性預測準確性方面，PhysXGen表現(xiàn)出了卓越的性能。在絕對尺寸預測上，系統(tǒng)的誤差比基準方法降低了近一半。在材質(zhì)識別方面，系統(tǒng)的準確率提升了約46%。在功能性分析上，系統(tǒng)的性能提升了約15%。這些改進意味著生成的3D模型與真實物體的物理特性更加接近。

特別值得注意的是，系統(tǒng)在運動學參數(shù)預測方面的表現(xiàn)尤為出色。對于復雜的關節(jié)運動，如門的開合或抽屜的滑動，系統(tǒng)能夠準確預測運動軸的位置、運動方向和運動范圍。這種能力對于機器人學習和物理仿真應用極為重要。

研究團隊還進行了詳細的消融研究，驗證了系統(tǒng)各個組件的重要性。結果表明，幾何信息和物理信息的聯(lián)合處理確實能夠顯著提升系統(tǒng)性能。當系統(tǒng)同時考慮外觀特征和物理屬性時，兩者的準確性都會得到提升，這證明了雙分支架構設計的有效性。

在實際應用場景的測試中，系統(tǒng)展現(xiàn)出了良好的泛化能力。即使面對訓練數(shù)據(jù)中沒有見過的物體類型，系統(tǒng)仍能做出合理的物理屬性預測。這種泛化能力對于實際應用至關重要，因為現(xiàn)實世界中的物體種類幾乎是無限的。

系統(tǒng)的處理速度也達到了實用化的要求。相比需要長時間優(yōu)化的傳統(tǒng)方法，PhysXGen采用前饋網(wǎng)絡架構，能夠在幾秒鐘內(nèi)生成完整的物理3D模型。這種效率提升使得系統(tǒng)可以應用于實時交互場景。

五、實際應用：開啟智能交互新時代

PhysXGen系統(tǒng)的成功開發(fā)為多個重要應用領域帶來了革命性的改變。在機器人學習領域，這項技術使得機器人能夠在虛擬環(huán)境中學習操作真實物體的技能。

在傳統(tǒng)的機器人訓練中，由于虛擬環(huán)境中的物體缺乏真實的物理屬性，機器人在虛擬環(huán)境中學到的技能往往無法直接應用到現(xiàn)實世界中。就像是在無重力環(huán)境中學習舉重，當回到正常環(huán)境時就會出現(xiàn)問題。而PhysXGen生成的物理3D模型能夠準確模擬真實物體的重量、摩擦力、彈性等屬性，使得機器人的虛擬訓練更加接近真實情況。

在游戲和虛擬現(xiàn)實應用中，這項技術能夠創(chuàng)造出更加逼真的交互體驗。玩家不僅能夠看到精美的3D畫面，還能感受到物體真實的物理反饋。比如，在虛擬廚房中，不同材質(zhì)的鍋具會有不同的重量感，不同硬度的食材會有不同的切割手感。

在工業(yè)設計和產(chǎn)品開發(fā)領域，PhysXGen系統(tǒng)能夠幫助設計師快速創(chuàng)建具有真實物理屬性的產(chǎn)品原型。設計師只需要提供產(chǎn)品的概念圖片，系統(tǒng)就能生成包含完整物理屬性的3D模型，供后續(xù)的物理仿真和性能分析使用。這大大縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期，降低了開發(fā)成本。

在教育領域，這項技術能夠創(chuàng)建更加生動有效的學習環(huán)境。學生可以在虛擬實驗室中操作各種實驗設備，體驗真實的物理現(xiàn)象。比如，在虛擬物理實驗中，學生可以感受到不同材質(zhì)球體的重量差異，觀察它們在不同表面上的滾動行為。

在電影和動畫制作中，PhysXGen系統(tǒng)能夠自動為3D資產(chǎn)添加物理屬性，使得物理仿真更加準確。這不僅提高了特效的真實感，還減少了手動調(diào)整物理參數(shù)的繁瑣工作。

研究團隊還展示了系統(tǒng)在家具設計中的應用。通過輸入家具的照片，系統(tǒng)能夠生成包含材質(zhì)、尺寸、功能分析和運動約束的完整3D模型。這對于家具定制、室內(nèi)設計和電商展示都具有重要意義。

六、技術挑戰(zhàn)與未來展望

盡管PhysXGen系統(tǒng)取得了顯著成果，但研究團隊也坦誠地指出了當前技術面臨的挑戰(zhàn)和限制。

在絕對尺寸預測方面，系統(tǒng)目前還難以處理尺寸分布跨度極大的情況。由于訓練數(shù)據(jù)中的物體尺寸呈現(xiàn)長尾分布，從幾厘米的小物件到幾米的大型設備，系統(tǒng)在預測極大或極小物體的尺寸時仍存在一定誤差。這就像是訓練一個只見過普通人的AI去估算巨人或侏儒的身高，必然會出現(xiàn)偏差。

在材質(zhì)和功能性預測方面，系統(tǒng)有時會出現(xiàn)空間一致性問題。也就是說，相鄰區(qū)域的物理屬性預測可能不夠連貫，就像是一個物體的不同部分被判斷為不同材質(zhì)。這種問題在復雜物體的細節(jié)處理上尤為明顯。

在運動學分析方面，系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)是準確確定物體部件之間的層次關系。在復雜的機械結構中，準確識別哪個部件是父部件、哪個是子部件，以及它們之間的精確運動關系，仍然是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。

對于功能描述生成，由于采用了CLIP模型進行文本嵌入，系統(tǒng)的文本生成能力受到一定限制。雖然系統(tǒng)能夠理解和匹配文本描述，但在生成詳細、準確的功能描述方面還有改進空間。

研究團隊對未來的發(fā)展方向充滿信心。他們計劃在幾個關鍵領域進行深入研究：首先是擴展數(shù)據(jù)庫規(guī)模，包含更多類型的物體和更豐富的物理屬性。其次是改進算法，提高對復雜物理現(xiàn)象的建模精度。第三是拓展應用場景，將技術應用到更多實際問題中。

在技術改進方面，研究團隊計劃引入更先進的歸一化策略來處理長尾分布問題，開發(fā)更精細的空間一致性約束來改善材質(zhì)預測，并設計更強大的層次關系識別算法來提升運動學分析精度。

研究團隊還計劃將更多的物理屬性納入系統(tǒng)中，比如熱學屬性、電學屬性和光學屬性等。這將使得生成的3D模型能夠支持更豐富的物理仿真和交互體驗。

在數(shù)據(jù)方面，研究團隊計劃收集更多來自真實世界的3D數(shù)據(jù)，包括通過3D掃描獲得的高精度物體模型。這些真實數(shù)據(jù)將幫助系統(tǒng)更好地理解物體的物理特性，提高預測準確性。

研究團隊還計劃開發(fā)更強大的程序化生成方法，能夠創(chuàng)造出更多樣化的物體變體。這種方法不僅能夠擴展數(shù)據(jù)庫規(guī)模，還能為特定應用場景生成定制化的3D資產(chǎn)。

說到底，PhysXGen系統(tǒng)的成功開發(fā)標志著3D生成技術從單純的外觀模擬向完整物理建模的重要轉(zhuǎn)變。這項技術不僅解決了長期存在的技術難題，更為人工智能、機器人學和虛擬現(xiàn)實等領域的發(fā)展開辟了新的可能性。

歸根結底，這項研究的價值不僅在于技術本身的突破，更在于它為我們描繪了一個虛擬世界與現(xiàn)實世界無縫融合的未來。在這個未來中，數(shù)字世界中的每個物體都將擁有與真實世界完全一致的物理屬性，使得我們的虛擬體驗更加真實，我們的智能系統(tǒng)更加強大，我們的創(chuàng)造過程更加高效。

這項研究成果的開源發(fā)布也體現(xiàn)了研究團隊的遠見卓識。通過將代碼、數(shù)據(jù)和模型全部開放，他們?yōu)檎麄€研究社區(qū)的發(fā)展做出了重要貢獻。這種開放精神必將推動更多研究者加入到這個令人興奮的領域中，共同推動技術的進步和應用的拓展。

對于普通人來說，雖然這項技術目前還主要應用于專業(yè)領域，但它的影響將逐漸滲透到我們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷妗母鎸嵉挠螒蝮w驗到更智能的購物助手，從更有效的教育工具到更精準的設計軟件，這項技術將為我們的生活帶來實實在在的改變。

有興趣了解更多技術細節(jié)的讀者可以訪問研究團隊的項目主頁https://physx-3d.github.io/，或者通過arXiv:2507.12465v1獲取完整的論文內(nèi)容。這項研究不僅展示了當前技術的最新進展，更為我們展現(xiàn)了未來技術發(fā)展的無限可能。

Q&A Q1：PhysXGen是什么？它能做什么？ A：PhysXGen是南洋理工大學開發(fā)的AI系統(tǒng)，能夠僅從一張照片生成具有完整物理屬性的3D模型。它不僅能創(chuàng)建外觀逼真的3D物體，還能準確預測物體的重量、材質(zhì)、尺寸、運動方式和功能用途，讓虛擬物體擁有真實世界的物理特性。

Q2：這項技術會不會改變游戲和VR體驗？ A：肯定會。PhysXGen生成的3D物體具有真實的物理屬性，這意味著在游戲和VR中，玩家能感受到不同材質(zhì)物體的真實重量、硬度和運動反饋。比如虛擬廚房中的鍋具會有真實的重量感，不同材質(zhì)的物體會有不同的觸感，大大提升沉浸感。

Q3：普通人能使用這項技術嗎？有什么實際應用？ A：目前這項技術主要面向?qū)I(yè)領域，但未來會逐步應用到日常生活中。比如網(wǎng)購時能看到商品的3D物理模型，室內(nèi)設計時能真實預覽家具效果，教育中能提供更生動的虛擬實驗等。研究團隊已將代碼和數(shù)據(jù)開源，推動技術普及。