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物理约束

分布生成模型与扩散33D 视觉与重建2底层视觉与图像复原1人脸与人体理解1

SeeU: Seeing the Unseen World via 4D Dynamics-aware Generation

将稀疏单目 2D 帧重建为 4D 世界，在低秩表示上学习连续动态并施加物理约束，再重投影到任意时间与视角生成未见内容；这种 2D→4D→2D 框架可复用于视频外推、新视角生成与视频编辑等任务。

Real-Time Dynamic Scene Rendering with Controlled Compressibility and Contact Awareness

把预测速度投影到显式流形先验（Helmholtz 分解、各向异性可压缩方向先验、仿射族）上，可作为动态 3DGS 中约束高斯原语运动、抑制遮挡/接触边界伪影的通用正则化手段。

Physics-Consistent Diffusion for Efficient Fluid Super-Resolution via Multiscale Residual Correction

把多网格残差校正与多小波多尺度基嵌入扩散逆向过程，可在少步采样下保持谱保真并抑制伪散度，这一思路可迁移到其他受物理方程约束的图像复原任务（如PIV/流场重建、遥感反演）中作为采样加速与物理一致性约束的通用插件。

PhyOceanCast: Global Ocean Forecasting with Physics-Informed Diffusion

将扩散模型与球面图注意力、小波时序模块结合，用于全球海洋多变量时空预测，其物理约束和球面拓扑保持思路可迁移到其他地球科学或视频预测任务。

Part$^{2}$GS: Part-aware Modeling of Articulated Objects using 3D Gaussian Splatting

把 3DGS 的每个高斯绑定可学习部件属性，配合接触约束、速度一致性与斥力点场实现物理一致的关节运动，可直接迁移到可动物体/机器人场景的数字孪生与可动部件重建。

PAMotion: Physics-Aware Motion Generation for Full-Body Interaction with Multiple Objects

把「物体加速度与接触状态的一致性」做成可微的物理感知损失，并采用由粗到细的分阶段条件生成（先躯干与物体平移、再手部与物体旋转），这套思路可直接迁移到任何需要物理合理性的扩散式人体/物体联合运动生成任务。

PAD-Hand: Physics-Aware Diffusion for Hand Motion Recovery

把欧拉-拉格朗日动力学残差当作虚拟观测，接入条件扩散模型来精修手部姿态序列，并用最后一层拉普拉斯近似给出逐关节、逐帧的物理一致性方差；做手部或人体运动捕捉时，可直接复用这套「物理残差+不确定性」的后处理精修思路。