🍎Physically based simulation with 3D Gaussian Splatting

¡Bienvenido al Madrid Machine Learning Meetup!

En este evento buscamos acercar investigación puntera en Machine Learning aplicado a gráficos por computador y simulación física. En esta ocasión, la charla estará centrada en Physically Based Simulations in 3D Gaussian Splatting (3DGS) 🌐✨, un área emergente que conecta representaciones neurales de escenas reales con modelos físicos capaces de simular deformaciones, contactos y dinámica de materiales.🧱

Durante la sesión se presentará el estado del arte en simulaciones físicas sobre representaciones 3D basadas en Gaussian Splatting, revisando las principales líneas de trabajo existentes, sus fundamentos técnicos y las limitaciones actuales del campo.

A continuación, se profundizará en PhysSplat🧪, un trabajo recientemente aceptado en la conferencia WACV, que propone una integración explícita de simulación física en el marco de 3DGS. Se discutirán en detalle la formulación del método, las decisiones de diseño, los supuestos físicos y computacionales, así como los resultados experimentales obtenidos.

La charla tendrá un enfoque técnico y académico. Aunque no se asumirán conocimientos previos muy específicos sobre simulación física o gráficos 3D, sí se espera familiaridad general con conceptos de machine learning y un interés en el análisis riguroso de métodos y modelos.

La organización corre por cuenta de la Universidad Politécnica de Madrid, la Universidad Rey Juan Carlos, Apolo AI y ARQUIMEA Research Center, en colaboración con el Ayuntamiento de Madrid.🏛️🤝

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Welcome to the Madrid Machine Learning Meetup!

This event aims to showcase cutting-edge research in machine learning applied to computer graphics and physical simulation. This session will focus on **Physically Based Simulations in 3D Gaussian Splatting (3DGS)**🌐✨, an emerging research area that bridges neural scene representations with physically grounded models capable of simulating deformation, contact, and material dynamics.🧱

The talk will begin with an overview of the state of the art in physics-based simulation on 3D Gaussian Splatting representations, covering existing approaches, their technical foundations, and current limitations.

Building on this context, the session will introduce PhysSplat🧪, a paper recently accepted at WACV, which proposes an explicit integration of physical simulation within the 3DGS framework. We will discuss the method’s formulation in depth, key design choices, physical and computational assumptions, and experimental results.

The talk will be technical and academic in nature. While no highly specialized prior knowledge in physical simulation or computer graphics is assumed, attendees are expected to have a general background in machine learning and an interest in rigorous methodological discussion.

The event is organized by Universidad Politécnica de Madrid, Universidad Rey Juan Carlos, Apolo AI, and ARQUIMEA Research Center, in collaboration with the Ayuntamiento de Madrid.🏛️🤝