麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究人员开发了一种名为PhysiOpt的创新系统，成功解决了生成式AI在3D设计方面的重要局限性。该系统将生成式AI与物理仿真相结合，确保生成的个人物品设计不仅外观精美，而且在现实世界中实际可用。
传统的生成式AI模型虽然能够创造出极富想象力的3D设计，但往往缺乏对物理原理的理解。以微软的TRELLIS系统为例，它能根据文本提示或图像创建3D模型，但其设计的椅子可能结构不稳定或存在断开的部分。由于模型无法充分理解物体的实际功能，即便设计可以3D打印，在真实使用中也很可能出现故障。
PhysiOpt系统的独特之处
PhysiOpt系统通过为生成式AI模型添加"现实检验"机制来解决这一问题。该系统将物理仿真与AI设计结合，能够快速测试3D模型的结构可行性，在保持整体外观和功能的同时对细节进行优化调整。
使用PhysiOpt时，用户只需输入想要创建的物品描述和用途，或者上传图像到系统界面，大约半分钟内就能获得一个现实可行的3D设计。例如，CSAIL研究人员使用该系统生成了一个"火烈鸟形状的饮用杯"，最终3D打印出了一个带把手和类似火烈鸟腿部底座的饮用杯。在设计生成过程中，PhysiOpt会进行微小调整以确保结构的稳固性。
智能设计的工作原理
该系统采用"智能设计"方法，AI生成器根据用户规格创建物品，同时考虑功能性。用户可以接入自己喜欢的3D生成式AI模型，输入想要生成的内容后，还需指定物体应承受的力量或重量。这种方式可以模拟真实使用场景，比如预测挂钩是否足够牢固来悬挂衣服。
用户还需指定制造材料（如塑料或木材）以及支撑方式——例如杯子放在地面上，而书挡则靠在书籍上。根据这些具体要求，PhysiOpt开始迭代优化物体设计。
在系统内部，PhysiOpt运行一种名为"有限元分析"的物理仿真来对设计进行压力测试。这种全面扫描会在3D模型上生成热图，显示设计中支撑不足的区域。例如，在生成鸟屋时，可能会发现房屋下方的支撑梁显示为亮红色，表明如果不加固，房屋将会倒塌。
创新的无训练方法
PhysiOpt还能创造更加大胆的设计。研究人员制作了一个蒸汽朋克风格的钥匙架，具有复杂的机械外观挂钩，还有一张可以放置物品的"长颈鹿桌子"。系统能够理解"蒸汽朋克"的含义以及这种独特家具的外观，这得益于其使用预训练模型，该模型已经见过成千上万种形状和物体。
共同第一作者、MIT电子工程与计算机科学博士生Clément Jambon表示："现有系统通常需要大量额外训练才能对用户需求有语义理解，但我们使用的模型已经内置了这种创建感知，所以PhysiOpt是免训练的。"
通过使用预训练模型，PhysiOpt能够利用"形状先验"知识，即基于早期训练对形状外观的了解来生成用户想要的内容。这类似于艺术家重现著名画家风格，他们的专业技能源于对各种艺术方法的深入学习。
性能优势与应用前景
CSAIL研究人员观察到，PhysiOpt的视觉知识帮助它比可比较的"DiffIPC"方法更高效地创建3D模型。当两种方法都被要求生成椅子等物品的3D设计时，CSAIL的系统每次迭代速度快近10倍，同时创建出更逼真的物体。
PhysiOpt在想法与现实个人物品之间架起了潜在桥梁。你认为很棒的咖啡杯创意可能很快就能从电脑屏幕跳到你的桌子上。虽然PhysiOpt已经为设计师进行压力测试，但它可能很快就能预测载荷和边界等约束条件，而无需用户提供这些细节。这种更加自主的常识性方法可能通过结合视觉语言模型来实现，该模型将对人类语言的理解与计算机视觉相结合。
未来发展方向
Zhan和Jambon计划通过使系统更具物理感知能力来消除PhysiOpt 3D模型中偶尔出现的伪影或随机片段。MIT科学家还在考虑如何为各种制造技术建模更复杂的约束条件，比如最小化3D打印中的悬垂组件。
这项研究得到了MIT-IBM沃森AI实验室和纬创公司的部分支持。研究人员已于12月在亚洲计算机图形学和交互技术SIGGRAPH会议上展示了这项工作。
Q&A
Q1：PhysiOpt系统是什么？它能解决什么问题？
A：PhysiOpt是MIT研究团队开发的创新系统，它将生成式AI与物理仿真相结合，解决了传统AI生成的3D设计在现实中不可用的问题。该系统确保生成的杯子、钥匙架、书挡等个人物品设计既美观又实用，能在3D打印后正常使用。
Q2：PhysiOpt如何确保生成的3D设计在现实中可用？
A：PhysiOpt运行有限元分析物理仿真来对设计进行压力测试，生成热图显示结构薄弱区域。系统会根据用户指定的承重要求、材料类型和支撑方式，自动优化设计细节，确保结构稳固的同时保持整体外观和功能。
Q3：使用PhysiOpt需要额外训练吗？生成速度如何？
A：PhysiOpt采用免训练方法，使用已经见过成千上万种形状的预训练模型。用户只需输入描述或上传图像，大约半分钟就能获得可行的3D设计。与类似的DiffIPC方法相比，PhysiOpt每次迭代速度快近10倍。
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