PhysX-Omni：统一面向仿真的物理3D生成，支持刚体、可变形体和铰接物体
PhysX-Omni是一个统一的框架，用于生成面向仿真的物理3D资产，涵盖刚体、可变形体和铰接物体。它提出了一种新颖的几何表示方法，可直接编码高分辨率3D结构，无需压缩，从而显著提升生成性能。此外，该框架还引入了首个通用仿真就绪3D数据集PhysXVerse，以及全面评估生成和理解能力的基准PhysX-Bench。实验表明，PhysX-Omni在生成和理解方面均表现优异，在仿真场景生成和机器人策略学习等应用中展现出巨大潜力，有望推动具身智能和物理仿真领域的发展。
2026年5月20日，arXiv上发布了一项题为《PhysX-Omni：统一面向仿真的物理3D生成，支持刚体、可变形体和铰接物体》的研究（论文编号：2605.21572）。该研究由Ziang Cao等八位作者共同完成，旨在解决现有3D生成方法在物理属性建模和资产类别覆盖方面的局限性。
现有的3D生成方法要么忽略物理属性，要么局限于单一资产类别（如刚体、可变形体或铰接物体），这严重限制了它们在仿真和机器人领域的应用。PhysX-Omni提出了一个统一的框架，能够生成面向仿真的物理3D资产，涵盖多种资产类型。该框架的核心创新是一种专为视觉语言模型（VLM）设计的几何表示方法，它可以直接编码高分辨率3D结构，无需压缩，从而显著提升了生成性能。
为了支撑大规模训练和评估，研究团队构建了首个通用仿真就绪3D数据集PhysXVerse，覆盖了室内和室外多达数百种类别的物体。同时，他们还提出了PhysX-Bench基准，用于全面灵活地评估生成和理解能力。PhysX-Bench包含六项关键属性：几何、绝对尺度、材质、可承担性、运动学和功能描述，为模型的物理合理性提供了多维度的评判标准。
大量实验表明，PhysX-Omni在传统指标和PhysX-Bench评估中均表现出色，在生成和理解方面均领先现有方法。进一步的研究验证了其在仿真场景生成和机器人策略学习等应用中的潜力。研究人员认为，PhysX-Omni有望显著推动具身智能和物理仿真等下游领域的发展，为机器人、游戏、影视等行业的仿真应用提供强大的技术支持。