HyFluid

HyFluid是一种从稀疏多视角视频中推断流体密度和速度场的神经方法。与现有的神经动力学重建方法不同,HyFluid能够准确估计密度并揭示底层速度,克服了流体速度的固有视觉模糊性。该方法通过引入一组基于物理的损失来实现推断出物理上合理的速度场,同时处理流体速度的湍流性质,设计了一个混合神经速度表示,包括捕捉大部分无旋能量的基础神经速度场和模拟剩余湍流速度的涡粒子速度。该方法可用于各种围绕3D不可压缩流的学习和重建应用,包括流体再模拟和编辑、未来预测以及神经动态场景合成。

需求人群:

"HyFluid可用于从视频中推断流体密度和速度场,进而进行流体再模拟、未来预测以及动态神经场景合成。"

使用场景示例:

网站:从多视角视频中重建流体场

小程序:预测未来流体动力学演变

桌面客户端:动态神经场景合成

产品特色:

从稀疏多视角视频中推断3D流体密度和速度场

可视化恢复的3D流体场

新颖视角的再模拟

未来预测

动态神经场景合成

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