不堆 Transformer，斯坦福吴佳俊如何用物理重新定义多模态融合？｜ECCV 2026
▎ 《Physics-Grounded Multimodal Perception：从视觉、声音到触觉的统一物理底座》
当数据极少时，模态该怎么融
同一组物理属性，支配着所有感官
视觉即逆图形学，
但今天有了更好的工具
PhysDreamer：
从视频扩散模型里“掏”出杨氏模量
物理现象的通用建模
视频模型吃不下细粒度动作
WonderPlay：把仿真器的输出， 塞进生成模型当条件
RealImpact： 录制一个物体的“声场”
DexSkin：10 美元的电子皮肤
Q&A 问答环节
▎ 提问者A：我想问的是，你实际上是怎么对仿真做非常细粒度的控制的？因为如果只是个视频生成模型，就像你说的，你只能给它很粗粒度的提示。
▎ 提问者B：我有几个关于第一部分的问题。第一个是：物理仿真器里有很多参数，你是怎么优化或者设定它们的？第二个是：当前的视频模型可能会违反物理定律，这种不完美会带来什么影响。
▎ 提问者C：我有一个关于触觉传感器的简短问题。顺带说，这个设计非常酷。因为我们目前在一个商业项目上工作，对某些客户来说，很难找到一种硬件能同时覆盖非常娇嫩的物体，以及对空间要求很高的物体。我之前真没见过任何一种触觉方案能把蓝莓这种娇嫩物体的存活率提高到这个程度。不过你在做开发的时候，有没有考虑过这类情况。
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