SoftPAT3D：物理增强文本到3D可变形场景生成

2026年11月10日，arXiv Robotics 刊出 Lei Shu 等作者的 SoftPAT3D 工作，提出一个物理增强的文本到3D场景生成框架，面向布料、毛绒玩具和绳索等可变形物体。据该报道，SoftPAT3D 将这类物体生成为物理有效、可直接仿真的刚体，并使其与支撑家具、彼此之间及自身保持无穿插接触。方法上，静止形状由物体的制造方式推导，而非取自生成结果中物理不一致的变形构型；材质库为每个可变形物体赋予初始弹性参数，这些参数随后可被优化。当场景不满足提示词时，系统先用网格搜索调整摆放；对网格搜索覆盖不到的目标，则借助同一接触能量可微仿真的伴随方法，联合放置多个物体并恢复、优化材质参数。报道称，在全部65条提示词上，SoftPAT3D 未出现任何非预期互穿，而其他系统均存在该问题；其生成场景可直接支持场景编辑与机器人操作。目前事件仍处论文发布阶段，尚无后续跟进报道。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。