产品库

物理集成的 3D 高斯生成动力学

PhysGaussian 是一种创新的统一仿真渲染管线，能够同时和无缝地生成基于物理的动力学和逼真的渲染。该产品利用自定义的物质点法（MPM）将 3D 高斯核与物理上有意义的运动变形和力学应力属性相结合，通过连续力学原理进行演化。产品具有物理仿真和视觉渲染的无缝集成，两个组件都使用相同的 3D 高斯核作为其离散表示，无需三角形 / 四面体网格、Marching Cubes 或任何其他几何嵌入，突出了 “所见即所模拟” 的原则。

超级流体动力学模拟工具

SuperCFD是一个高性能的流体动力学模拟工具，它利用云计算技术，为用户提供快速、全面的模拟服务。产品主要面向需要进行复杂流体和热力学分析的工程师和科研人员，具有速度快、操作简便、成本效益高等特点。

从视频中推断混合神经流体场

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。

基于物理的图像到视频生成技术

PhysGen是一个创新的图像到视频生成方法，它能够将单张图片和输入条件（例如，对图片中物体施加的力和扭矩）转换成现实、物理上合理且时间上连贯的视频。该技术通过将基于模型的物理模拟与数据驱动的视频生成过程相结合，实现了在图像空间中的动态模拟。PhysGen的主要优点包括生成的视频在物理和外观上都显得逼真，并且可以精确控制，通过定量比较和全面的用户研究，展示了其在现有数据驱动的图像到视频生成工作中的优越性。

基于视觉观察自动估计人体及服装的物理参数的框架

PhysAvatar是一个结合逆向渲染和逆向物理的创新框架,可以从多视角视频数据中自动估计人体形状、外表以及服装的物理参数。它采用网格对齐的4D高斯时空网格跟踪技术和基于物理的逆向渲染器来估计内在的材料属性。PhysAvatar集成了物理模拟器,使用基于梯度的优化方法以原理性的方式估计服装的物理参数。这些创新能力使PhysAvatar能够在训练数据之外的运动和照明条件下,渲染出高质量的穿着宽松衣服的新视角头像。

基于格子玻尔兹曼方法（LBM）的模拟相关项目

该产品是基于格子玻尔兹曼方法（LBM）的项目，格子玻尔兹曼方法是一种用于计算流体动力学的数值技术，通过模拟微观粒子的运动来描述宏观流体行为。其重要性在于可以对复杂流体系统进行高效模拟，例如多相流、多孔介质中的流动等。主要优点包括计算效率较高、边界条件处理相对简单、易于并行化等。从项目页面来看，该项目是开源项目，托管于GitHub，适合研究人员、学生等进行相关的流体动力学模拟研究和学习，定位为科研和学术用途，目前免费使用。

AI 动力、事件驱动的开源软电话

008 Agent 是市场上最强大的开源、事件驱动、AI 动力解决方案，体验通信的未来。简化您的通信流程，轻松地拨打电话、记录事件和互动，将通话数据传输到您喜欢的 CRM 和工具。

连接您与附近最好的物理治疗师

Jointhera是一款连接您与附近物理治疗师的应用。它提供个性化的护理和增强您的健康。通过Jointhera，您可以轻松找到最适合您需求的物理治疗师，享受定制化的护理服务。Jointhera还提供丰富的功能，使您能够预约治疗，查看治疗师的评价和资质，以及管理您的治疗记录。Jointhera旨在为您提供方便、个性化的物理治疗护理体验。

AI助手，帮助物理治疗师完成报告

Everbility是一款AI助手，专为物理治疗师设计，可帮助他们快速完成报告、总结客户笔记、产生新想法，并更专注于客户。产品定价灵活，提供14天免费试用，定位于提高工作效率、节省时间的助手工具。

Nara AI | 通过拍照解答数学和物理题

Nara AI是一款通过拍照解答数学和物理题的智能应用。它能快速准确地解答各种难题，提供易于理解的解题步骤和解析。Nara AI已经在印度尼西亚被数百名学生使用，受到广泛好评。价格信息请访问官方网站。

高保真几何渲染

这款产品是一种3D GAN技术，通过学习基于神经体积渲染的方法，能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器，加速3D GAN训练，使用更少的深度采样，实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素，同时学习高质量的表面几何，合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量，为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。

基于物理的角色动画研究项目

ProtoMotions是一个致力于创建交互式物理模拟虚拟代理的项目。它支持IsaacGym和IsaacSim，并且基于Hydra和OmegaConfig构建，使得配置组合变得简单。这个项目为研究者和开发者提供了一个平台，用于开发和测试基于物理的角色动画技术。它不仅能够用于学术研究，还能在游戏、电影和虚拟现实等领域中应用。

连接实时物理数据，推动物理AI时代

Archetype AI发布了一个创新的人工智能平台Newton™，专为理解物理世界设计。Newton™结合实时传感器数据和自然语言处理技术，帮助用户提出开放式问题并做出智能决策。Newton™连接全球数十亿传感器的实时物理数据，利用多种传感器数据和自然语言解锁物理世界见解。已应用于建筑安全、车辆状况感知、家庭安全、物流优化等多个行业。支持定制优化，数据私密性，边缘部署能力。

更轻松地学习伊斯兰教，AI 动力学习机器人，有源自《古兰经》和《圣训》的引用

Salam Chat 是一款基于人工智能的聊天机器人，旨在更轻松地学习伊斯兰教。它提供伊斯兰教知识的引用和引证，具有清真过滤功能。用户可以通过与机器人交互，获得对《古兰经》和《圣训》的引用，进一步了解伊斯兰教。该产品由众多伊斯兰学者参与训练，确保推荐正确的信息。Salam Chat 是一个免费开源的项目，由 Minority Think Tank Foundation（少数民族智库基金会）开发和维护。

通用型物理引擎，用于机器人学和物理AI应用

Genesis是一个全面物理仿真平台，专为机器人学、具身AI和物理AI应用设计。它是一个从头构建的通用物理引擎，能够模拟广泛的材料和物理现象。作为一个轻量级、超快速、Pythonic且用户友好的机器人仿真平台，它还具备强大的真实感渲染系统和将自然语言描述转换为各种数据模态的生成数据引擎。Genesis通过其核心物理引擎的集成，进一步增强了上层的生成代理框架，旨在为机器人学及其它领域实现全自动数据生成。

物理模拟角色的指令驱动控制系统

InsActor是一个基于物理模拟的角色控制系统。它可以通过自然语言指令驱动角色在复杂环境中完成各种交互任务。该系统利用条件与对抗扩散模型进行多级规划,并与低级控制器相结合,实现稳定、鲁棒的控制。具有控制流畅、交互自然的优势,适用于创意内容生成、互动娱乐、人机交互等应用场景。

AI驱动的综合劳动力管理软件

Celayix是唯一一款您所需的员工排班、考勤追踪和全面劳动力管理平台。您可以在几分钟内安排数千个班次，并每月为每位员工节省高达350美元。

24小时在线物理题目解答AI

LearnFast.ai 是一款面向物理学习者的智能AI解答平台，它利用先进的GPT-4o API，能够理解复杂的文字、图像并进行逻辑计算，为学生、教师、家长和研究人员提供快速准确的物理题目解答服务。该平台支持多种文件格式，无需注册即可使用，并且每天都有免费额度，适合各个学习阶段的用户。

高效渲染被遮挡的人体

OccFusion是一种创新的人体渲染技术，利用3D高斯散射和预训练的2D扩散模型，即使在人体部分被遮挡的情况下也能高效且高保真地渲染出完整的人体图像。这项技术通过三个阶段的流程：初始化、优化和细化，显著提高了在复杂环境下人体渲染的准确性和质量。

设计物理产品的现代方式

SuperCraft是一个在线平台，允许用户通过无限协作画布和基于节点的流程来设计出色的物理产品。它利用生成式人工智能技术，将草图转化为逼真的产品图像，自动生成产品的3D渲染图，让用户能够从三维角度更好地感受设计。

基于AI的设计重点的真实渲染

建筑渲染是一款基于人工智能的工具，可以根据用户提供的图片、草图和照片生成独特的、注重设计的真实渲染效果。利用人工智能技术，建筑渲染成为一款在线的AI 3D渲染工具，可以即时生成效果图。建筑渲染还提供免费试用。

利用扩散引导逆渲染技术实现逼真物体插入

DiPIR是多伦多AI实验室与NVIDIA Research共同研发的一种基于物理的方法，它通过从单张图片中恢复场景照明，使得虚拟物体能够逼真地插入到室内外场景中。该技术不仅能够优化材质和色调映射，还能自动调整以适应不同的环境，提高图像的真实感。

在线图像集合的神经渲染

NeROIC是一种从在线图像集合中获取物体表示的新方法，可以捕捉具有不同相机、光照和背景的照片中任意物体的高质量几何和材质属性。它可以用于新视角合成、重新照明和和谐背景合成等物体中心渲染应用。通过扩展神经辐射场的多阶段方法，我们首先推断表面几何并改进粗略估计的初始相机参数，同时利用粗略的前景物体掩码来提高训练效率和几何质量。我们还引入了一种稳健的法线估计技术，可以消除几何噪声的影响，同时保留关键细节。最后，我们提取表面材质属性和环境光照，用球谐函数表示，并处理瞬态元素，如锐利阴影。这些组件的结合形成了一个高度模块化和高效的物体获取框架。广泛的评估和比较证明了我们的方法在捕捉用于渲染应用的高质量几何和外观属性方面的优势。

AI室内设计，上传照片，自动渲染

Space Planner Ai是一款基于人工智能的室内设计软件，用户可以上传自己的室内照片，通过AI自动渲染出不同风格的室内设计效果图。用户还可以通过升级到Pro版本，获得高质量、无限私人渲染的特权。

一种用于实时渲染大型数据集的分层3D高斯表示方法

这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法，用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案，可以高效渲染远处内容，并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源，通过分而治之的方法训练大型场景，并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。

上传项目图片，秒速生成逼真渲染图！

ReRoom AI是一款用于室内设计的工具，用户可以上传项目图片，选择20+种独特的设计风格，然后在几秒钟内生成逼真的渲染图。它提供了多种设计风格和场景，让用户可以轻松呈现他们的设计想法。ReRoom AI使用先进的人工智能技术，为用户提供高质量的渲染结果。

多语言视觉文本渲染的强有力美学基线

Glyph-ByT5-v2 是微软亚洲研究院推出的一个用于准确多语言视觉文本渲染的模型。它不仅支持10种不同语言的准确视觉文本渲染，而且在美学质量上也有显著提升。该模型通过创建高质量的多语言字形文本和平面设计数据集，构建多语言视觉段落基准，并利用最新的步态感知偏好学习方法来提高视觉美学质量。

将通用人工智能带入物理世界

Physical Intelligence (π) 是一个由工程师、科学家、机器人学家和公司建设者组成的团队，致力于开发基础模型和学习算法，以驱动当今的机器人和未来的物理驱动设备。该团队旨在将通用人工智能技术应用于物理世界，推动机器人技术的发展和创新。

基于AI生成图像的3D渲染模型

Toy Box Flux是一个基于AI生成图像训练的3D渲染模型，它结合了现有的3D LoRA模型和Coloring Book Flux LoRA的权重，形成了独特的风格。该模型特别适合生成具有特定风格的玩具设计图像。它在物体和人物主体上表现最佳，动物的表现则因训练图像中的数据不足而不稳定。此外，该模型还能提高室内3D渲染的真实感。计划在v2版本中通过混合更多生成的输出和预先存在的输出来加强这种风格的一致性。