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机构名称：
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AI生成的内容的最新进展显着改善了3D和4D代的现实主义。然而，大多数现有的方法都在忽略非衍生的物理原理的同时，会导致伪像，例如不切实际的变形，不稳定的动态和不可行的对象相互作用。将物理学培训纳入生成模型，这是一个至关重要的研究方向，可以增强结构完整性和运动现实主义。这项调查对物理感知的生成甲基产生进行了综述，从而系统地分析了如何将物理结构整合到3D和4D代中。首先，我们研究了将物理先验纳入静态和动态3D代理的最新作品，基于代表类型的方法对方法进行了分类，包括基于视觉的，基于NERF和基于高斯分裂的方法。第二，我们探索了4D代的新兴技术，重点是用物理模拟对时间动态进行建模的方法。最后，我们对主要方法进行了比较分析，强调了它们的优势，局限性和对不同材料和运动动态的适用性。通过对物理接地AIGC进行深入分析，该调查旨在弥合生成模型和物理现实主义之间的差距，提供见解，以激发人们在物理上一致的内容生成中的未来研究。
arxiv：2502.07007v1 [CS.CV] 2025年2月10日
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