연구진이 4D 신경망 객체 운동학(NeuROK) 모델을 제안했어요. 이 모델은 물체의 다양한 상태를 나타내는 잠재 공간과, 샘플링된 잠재 공간을 현실적인 변형된 모양으로 매핑하는 디코더를 학습합니다. NeuROK는 기존 방식의 제약을 극복하고, 다양한 동적 객체 유형에 대한 시뮬레이션 역학 생성에 효과적입니다. 연구 결과는 기존 방식보다 우수하며, 프로젝트 페이지는 chen-geng.com 입니다.