Talk预告 | 南洋理工大学曹子昂：3D AIGC的未来“PhysX时刻”：迈向物理真实、可交互与工程化落地

本期为TechBeat人工智能社区第753期线上Talk。

北京时间3月25日(周三) 20:00，南洋理工大学博士生曹子昂的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是：3D AIGC的未来“PhysX时刻”：迈向物理真实、可交互与工程化落地。届时他将介绍 PhysX 系列工作，用以解决 3D AIGC中缺乏可交互、可模拟的物理属性这一空白。PhysX-3D：首个含物理属性的数据集，标注管线以及物理化3D生成模型。PhysX-Anything：首个基于VLM的可交互物理化3D生成框架。

Talk·信息

主题：3D AIGC的未来“PhysX时刻”,迈向物理真实、可交互与工程化落地

嘉宾：南洋理工大学·博士生 - 曹子昂

时间：北京时间3月25日(周三) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

Talk·介绍

近几年，3D AIGC 技术发展迅猛，涌现出大量令人印象深刻的 3D 生成模型。然而，现有方法大多聚焦于几何结构与外观材质的建模，却普遍忽略了物体的物理属性。若缺乏可交互、可模拟的物理属性，这些生成结果便难以真正落地到真实下游应用场景中诸如具身智能、物理仿真等领域，从而显著限制了 3D AIGC 在现实世界中的应用价值。

为了填补这一空白，我们开展了PhysX系列工作，包含PhysX-3D：首个含物理属性的数据集，标注管线以及物理化3D生成模型。PhysX-Anything：首个基于VLM的可交互物理化3D生成框架。

Talk大纲

1. PhysX-3D 研究动机、核心贡献、数据及标注管线、生成方法、实验及分析

2. PhysX-Anything 动机、核心贡献、结构细节、实验结果

Talk·预习资料

[1] PhysX-3D: Physical-Grounded 3D Asset Generation（NeurIPS 2025 Spotlight） 论文链接：https://arxiv.org/abs/2507.12465 项目主页：https://physx-3d.github.io/

[2] PhysX-Anything: Simulation-Ready Physical 3D Assets from Single Image（CVPR 2026） 论文链接：https://arxiv.org/abs/2511.13648 项目主页：https://physx-anything.github.io/

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Talk·嘉宾介绍

曹子昂
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南洋理工大学 · 博士生

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曹子昂，新加坡南洋理工大学博士生，师从刘子纬教授，本科毕业于同济大学，曾获得2025年谷歌博士奖学金。其主要研究方向为计算机视觉，3D AIGC, 具身智能相关研究。累计在CVPR, ICCV, NeurIPS, ICRA，TPAMI等顶级会议期刊发表文章十余篇，其中第一作者共十篇，目前谷歌学术引用量1800余次。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=9602

-The End-

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