移动固体交互下的交互式四维体积液体预测

我们提出了交互式四维体积液体预测任务：根据固体物体在液体中的运动方式，预测未来稠密三维液体速度场的时空演化。该任务为需要推理运动条件下液体响应的系统提供了上游物理预测基础，包括机器人液体操控、数字孪生和刚体-流体视频生成。现有研究已尝试预测静态或预设固体几何体周围的流动，并合成视觉上合理的流体运动。然而，这些方法对交互式液体动力学的覆盖有限，因为它们无法预测运动固体如何引发未来全域液体响应。在这一预测场景中，流体动力学效应集中在不断演化的液-固界面附近，但预测目标却是全局时空演化过程。为应对这一挑战，我们提出了一个两级循环预测框架 TIDE/TIDES：TIDE 专注于局部界面驱动的预测，而 TIDES 增加了感知输运的耦合和显式稳定化，以减少累积的演化误差。在经过适配的邻近基线、受控组件消融、运动/尺寸分布外测试以及长时域评估中，TIDES 均取得了最佳预测性能；消融实验表明，局部交互、输运耦合和稳定化是关键贡献因素。总体而言，我们提出的任务定义、基准以及 TIDE/TIDES 研究，为运动固体条件下的稠密液体预测建立了一个受控基础。代码已公开于 https://github.com/jongwonryu/TIDE-TIDES。