概要
PhysInOneは、物理法則に基づいたAI学習と推論のための大規模なデータセットです。
AIシステム向けの物理学に基づいたトレーニングデータが不足している現状を解決することを目指し、CVPR 2026で発表されました。
本データセットは、200万本の動画、15万を超える動的3Dシーン、力学、光学、流体力学、磁気学といった71の物理現象を網羅しています。
3Dジオメトリや物理特性などの豊富なアノテーションが提供されており、物理認識動画生成、将来フレーム予測、物理特性推定、モーション転送といった、物理学を理解・推論するAIアプリケーションの開発を支援します。
物理学に基づいたAIモデルの構築を目指す研究者や開発者が主な想定ユーザーです。
互換性・特徴
- データセット
- AI/機械学習
- 物理シミュレーション
- 研究用途
- Hugging Face
基本情報
| ライセンス | NOASSERTION |
| Stars | 96 |
| Forks | 1 |
| カテゴリ | 動画生成 |
| アクティビティ | low |
最新のissue
- Release ground-truth physical parameters used in the Physical Property Estimation benchmark (Table 5) (更新: 2026-06-18)
- Data Release (更新: 2026-06-18)
- 機械学習モデルの訓練に使用する新しいトレーニングデータのリリース (更新: 2026-06-06 / Training Data Release)
- データリリース (更新: 2026-05-23 / Data release)
- UE / Taichi / Doriflowパイプラインのリリース予定はありますか？ (更新: 2026-04-18 / Are there any plans to release the UE / Taichi / Doriflow pipeline?)