北京理工大学与理想汽车联合提出PhysGM框架，被CVPR 2026接收。仅需单张图片，1分钟内即可生成高保真、符合物理规律的4D动态视频。支持蛋糕Q弹、沙子崩塌、多物体交互等场景。代码与数据集已开源，适用于具身智能、自动驾驶仿真等领域。
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在计算机视觉领域，让静态图片“动”起来已不新鲜，但若要求动态效果完美遵循物理规律（如蛋糕的Q弹、沙堆的崩塌、石雕的坚硬），则仍是巨大挑战。传统方法依赖耗时的逐场景优化（需数小时甚至数天），而北京理工大学与理想汽车等机构联合提出的PhysGM框架，仅需单张图片+1分钟，即可生成高保真、高物理真实性的4D动态视频！这一成果已被CVPR 2026接收，代码与数据集全面开源，或将成为物理仿真领域的新标杆。
主要特点
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快速生成：不到 1 分钟即可从单张图像生成 4D 模拟图像 -
高保真度：逼真的物理模拟，具有精确的材料属性 -
端到端：3D高斯分布和物理参数的联合预测 -
大型数据集：基于包含 50,000 多个带标注 3D 模型的 PhysAssets 数据集进行训练 -
功能全面：可处理各种场景，包括放置、拉伸和多对象交互。
相关链接
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论文：https://arxiv.org/abs/2508.13911 -
主页：https://github.com/Hihixiaolv/PhysGM -
官网：https://hihixiaolv.github.io/PhysGM.github.io/
论文介绍
现有物理仿真方法存在两大瓶颈：
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依赖预重建的3D高斯模型（3DGS），需多视角图像与复杂优化； -
物理属性集成方式低效，或依赖手动标注，或需通过视频模型反向优化（SDS），耗时极长。
PhysGM提出了端到端前馈框架，直接从单张图片联合预测3D高斯表示与物理属性（如材料、杨氏模量、泊松比），并通过物质点法（MPM）快速仿真，实现1分钟内生成4D动态视频。
方法概述
双解码器架构
DPT Head：预测初始3D高斯场景参数（几何与外观）； Physics Head：预测物体物理属性的概率分布（如材料类型、弹性模量）。 并行处理：两解码器共享输入图像的潜在表示，独立生成参数后输入MPM模拟器。
两阶段训练范式
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阶段1：大规模监督预训练 在合成数据集（PhysAssets）上联合优化3DGS与物理参数预测，摆脱对多视角图像的依赖。 -
阶段2：基于DPO的偏好微调
引入直接偏好优化（DPO），替代传统SDS优化：
从物理属性分布中采样参数，生成模拟视频； 通过轨迹对比（SAM-2、CoTracker-3）计算与真实视频的感知距离； 优化模型向“更物理合理”的方向调整，无需可微物理引擎。
PhysAssets数据集
整合Objaverse、OmniObject3D等数据集，标注5万+ 3D物体的物理属性（材料、杨氏模量、泊松比）； 生成对应参考视频，覆盖5种材质（蛋糕、石头、沙子、橡胶、陶瓷）与多物体交互场景。
实验
定量对比
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速度：PhysGM生成时间<1分钟，远超OmniPhysGS（>12小时）与DreamPhysics（>0.5小时）； -
指标：在CLIPsim（语义一致性）与UPR（用户偏好率）上全面领先SDS基线模型。
定性效果
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单物体仿真：蛋糕Q弹落地、石头坚硬砸落、沙子崩散堆积； -
多物体交互：橡胶球与石雕碰撞、沙堆与背景互动； -
物理合理性：材质特性（弹性、硬度）与真实世界高度一致。
结论
PhysGM通过端到端前馈推理与DPO偏好优化，首次实现了从单张图片到高保真、高物理真实性4D动态的快速生成。其核心贡献包括：
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提出联合预测3DGS与物理属性的双解码器架构； -
引入DPO替代SDS，解决物理仿真中的优化瓶颈； -
发布大规模PhysAssets数据集，推动领域发展。
PhysGM为具身智能、自动驾驶仿真、交互式VR等领域提供了全新工具，让虚拟世界“动”得与真实世界别无二致！
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