南洋理工大学劉子緯助教チームは、単一画像から物理特性を正確に推定し、直接シミュレーション環境へ展開可能な統合3D生成フレームワークPhysX-Omniを発表した。本モデルは剛体・変形体・関節体を統一処理可能とし、従来の視覚的重現を超え、重量・柔軟性・関節動作などの物理挙動を内蔵する仿真対応アセットを生成する。 技術面では7Bパラメータモデルを採用し、推論コストを従来ソフトウェアの10〜20分の1に圧縮。各部品の3DメッシュをZ軸方向に二次元マスクとして切り取り、テンプレート化遊程エンコードでテキスト変換する新方式を採用。これにより中間表現の誤差を排除し、絶対スケール推定誤差を従来の約300から2.79へ急低下させた。高精度な寸法把握により、実物理世界との相互作用が担保されている。 学習データとして8,700点以上の物理注釈付きアセットPhysXVerseと、6次元で性能を測定するPhysX-Benchベンチマークを公開。シミュレーションベースの評価設計により実環境での互換性を確保し、主要物理演算エンジンへのワンクリックインポートに対応。これにより、ロボット操作戦略の強化学習や具身知能モデルの訓練データ生成を劇的に効率化した。 産業応用では、写真1枚から物理特性付き仮想訓練場を自動構築する新たなデータインフラとして期待される。既にロボット企業の小曉科技が採用し、シリコンバレーの複数のスタートアップも技術検証に進んでいる。今後は長尾データの学習効率向上やシーンレベルへの拡張を進め、具身知能の一般化と科学研究への応用を加速させる方針だ。