谷歌DeepMind Fluid模型：性能超越SD，图像生成新突破

DeepMind 与麻省理工学院（MIT）的研究人员共同研发了一种新型的流体模拟生成模型。此模型超越了以往的生成模型，能够生成逼真且连贯的流体动态效果，甚至可以模拟长达 105 秒的复杂场景，同时保持视觉上的合理性。

该研究旨在探索物理世界建模的极限。与以往的生成模型不同，此流体模拟模型能够模拟大规模、高分辨率的流体运动，性能优于 Stable Diffusion 和 Google Imagen 等现有模型。研究人员认为，该模型能够为各种需要精确流体模拟的应用提供可能性，例如视觉特效和游戏开发等领域。

在计算机图形学领域，逼真的流体模拟一直是挑战。传统的流体模拟方法往往计算成本高昂，难以实时生成。然而，生成模型能够通过学习大量数据来模拟复杂现象，从而加速模拟过程，但同时也可能导致生成不真实的物理效果，例如能量损失或不自然的运动模式。借助该模型，研究人员旨在创建既高效又逼真的流体模拟。

为了实现逼真的流体动态效果，该模型采用了多项创新技术。它能够生成在时间上和空间上都连贯的流体，从而避免了传统流体模拟中常见的伪影。该模型还在大规模数据集上进行了训练，使其能够捕捉各种不同的流体行为。此外，该模型还结合了 GenEval 评估框架，用于评估生成结果的质量。

Fluid 模型的性能在多个基准测试中得到了验证。在长达 105 秒的模拟中，Fluid 在多个流体模拟评估指标上都优于其他生成模型。具体来说，在包含 200 个样本的 MS-COCO 数据集上，Fluid 实现了 7.23 的 FID 分数。

总之，Fluid 代表着生成模型在模拟复杂物理现象方面的一大进步。凭借其生成逼真、连贯的流体动态效果的能力，Fluid 有望为各种应用开辟新的可能性。通过结合先进的神经网络架构和大规模数据集，Fluid 克服了传统流体模拟方法的局限性，并展示了生成模型在科学计算领域的潜力。