FluidNexus

单视频重建3D流体,预测未来流动

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 视频生成 🍴 复刻 3 🐛 待处理 3 👀 关注 4
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 81
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

FluidNexus 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队ueoo
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明官网为学术项目主页,展示论文与演示,未提供明确定价信息。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型fluid-dynamics,fluids,physics-informed-neural-networks,physics-simulation,single-video,video-generation
GitHub 星标★ 81
上线时间2025-03-06 00:00:00
代码更新2026-03-22
仓库体积340.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

FluidNexus 是一个基于物理信息神经网络的开源项目,旨在从单段视频中重建三维流体动态并预测其未来演变。它解决了传统流体重建依赖多视角或深度传感器、难以从日常视频中获取完整三维流体信息的问题。核心能力包括:从单目视频中提取流体几何与速度场,利用物理约束(如纳维-斯托克斯方程)增强重建的物理合理性,并预测后续帧的流体运动。项目为 CVPR 2025 Oral,代码基于 Python,技术栈涵盖流体动力学、物理模拟与神经网络。当前处于早期阶段,星标数较少,但为视频生成与物理仿真交叉领域提供了新思路。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 81

核心亮点

  • 物理信息神经网络保证重建流体符合真实物理规律
  • 仅需单段视频即可输出三维流体场,降低采集门槛
  • CVPR 2025 Oral 背书,方法创新性强

不足之处

  • 早期项目,文档和社区支持待观察
  • 可能依赖特定流体场景,泛化性需验证

适用场景

  • 影视特效中流体镜头的三维重建与再创作
  • 科研中从实验视频提取流体动力学数据
  • 虚拟现实/游戏中的真实流体模拟

替代项目

NVIDIA FluidNet、DeepFluid、PhyDNet

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