RigidFormer 入选 NeurIPS：用 Transformer 替代物理引擎模拟刚体动力学
camenduru · x · 2026-10-14
- RigidFormer（Learning Rigid Dynamics using Transformers）被 NeurIPS 2026 接收，代码已开源。
- 方法：面向物体的 mesh-free Transformer，从点云输入学习多物体刚体接触动力学，不依赖传统物理引擎；团队称在标准基准上达到或超越基于 mesh 的基线。
- 优势是比此前基于 GNN 的 SOTA 更高效、更高保真，可扩展；作者希望刚体对齐组件未来可扩展到可变形体动力学。团队含 MIT CSAIL 的 Wojciech Matusik 等。
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