FluidGen：物理感知流体视频生成方法

Yang Zheng 等人提出 FluidGen，一种通过运动引导后训练生成物理感知流体视频的方法。它向预训练视频模型注入数据驱动的流体先验，训练数据混合了带速度场真值的高保真 Houdini 仿真数据和用于外观多样性的真实流体视频。 FluidGen 采用双流架构，在输出 RGB 的同时逐帧预测速度场，并以 Houdini 仿真的速度场真值监督；该信号还被用作速度感知直接偏好优化的奖励。作者称，其生成的流体动力学序列在真实感上显著优于强视频基线和基于优化的方法。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。