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ETH Zurichなど、Deep learningを用いて流体シミュレーションを生成するモデルを発表。最大700倍高速化でVRやゲームなどリアルタイムにも適応可

チューリッヒ工科大学やミュンヘン工科大学、Pixarによる研究チームは、deep learningを用いて流体シミュレーションを生成するモデル「Deep Fluids」を発表しました。

論文:Deep Fluids: A Generative Network for Parameterized Fluid Simulations

著者:Byungsoo Kim, Vinicius C. Azevedo, Nils Thuerey, Theodore Kim, Markus Gross, Barbara Solenthaler
所属:ETH Zurich, Technical University of Munich, Pixar Animation Studios

本論文は、流体力学に基づいて気体や液体などの物理ベースのシミュレーションを合成するためのdeep learningアーキテクチャを提案します。本モデルは、乱流の煙から粘性のある液体まで多種多様な流体動作を構築し、トレーニングデータにない連続的な変化に対しても、もっともらしい動きを合成します。シミュレーションの高速再構築、連続補間、潜在空間シミュレーションが可能になります。

生成結果は、通常のシミュレーションと比較して最大700倍高速化されているため、ゲーム、VR、その他シミュレータなどのリアルタイムアニメーションに適しています。また、高負荷を与える高解像度の流体シミュレーションでも、本アプローチのアルゴリズムは最大1300倍の圧縮率を実行できるため効率的なアニメーション映画制作にも適しています。

本論文は、5月のEurographics 2019で発表されます。