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物理属性预测

UniPixie: Unified and Probabilistic 3D Physics Learning via Flow Matching

将物理属性预测从确定性点估计重构为连续分布学习，利用流匹配从单张图像生成可控的材质场，并统一适配 MPM、LBS、弹簧-质点等多种物理求解器，为视觉驱动的物理仿真提供了可复用的概率建模范式。

PhysX-Anything: Simulation-Ready Physical 3D Assets from Single Image

提出一种基于 VLM 的物理 3D 生成框架，通过高效几何词元化（减少 193 倍词元）在标准 VLM 词元预算内学习显式几何，并联合预测铰接与物理属性，为单图生成可直接用于仿真的铰接资产提供了新思路。

PhysGM: Large Physical Gaussian Model for Feed-Forward 4D Synthesis

把单图前馈预测 3D 高斯与物理参数（质量、杨氏模量等）耦合进同一网络，并用 DPO 替代 SDS 优化来对齐物理合理性，为动态 3DGS 生成提供了一条免逐场景优化、可即时仿真的路线。