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PhysLDM：用于高保真可变形体仿真的潜在扩散模型

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PhysLDM 提出一套统一的潜在扩散范式，用于一次性体积可变形模拟，其核心为整体时空 VAE，在米级场景上实现约 2.48 mm 的重建精度，并达到最高 78 倍的 token 压缩。研究指出，复杂可变形动力学常呈混沌特性，确定性回归容易产生非物理的平均结果，而扩散模型更能刻画其分布。该模型仅在 Objaverse 规模数据集上进行运动学训练，即可零样本泛化至 GSO 与 Toys4K，并支持逆问题求解与高阶设计优化。目前公开信息仅见此一篇报道，尚无后续更新或相互矛盾之处。

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LatestOct 7
PhysLDM 论文公开，提出统一潜在扩散范式，实现 2.48 mm 重建精度与最高 78x token 压缩。

Timeline

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Oct 7, 2026
  1. arXiv · Computer Vision
    PhysLDM：用于高保真可变形模拟的潜在扩散模型

    PhysLDM 提出统一的潜在扩散范式，用于一次性体积可变形模拟，核心为整体时空 VAE，在米级场景上实现约 2.48 mm 重建精度与最高 78x token 压缩。研究发现复杂可变形动力学常呈混沌，确定性回归易产生非物理平均，扩散模型更能刻画其分布。PhysLDM 仅在 Objaverse 规模数据集上运动学训练，可零样本泛化至 GSO 与 Toys4K，并支持逆问题求解与高阶设计优化。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 7）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct7Oct7Oct7Oct7

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.