यह पत्र व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक भौतिक बाधाओं, विशेष रूप से गुरुत्वाकर्षण के तहत आत्मनिर्भरता पर विचार करते हुए स्थिर 3D ऑब्जेक्ट्स उत्पन्न करने की एक विधि प्रस्तुत करता है। मौजूदा विधियां, जो परीक्षण के समय विभेदक भौतिकी सिमुलेटर का उपयोग करके ज्यामितीय आकृतियों को अनुकूलित करती हैं, धीमेपन, अस्थिरता और स्थानीय इष्टतमता में गिरने की प्रवृत्ति जैसी सीमाओं से ग्रस्त हैं। बाहरी फीडबैक के साथ जनरेटिव मॉडल को संरेखित करने पर मौजूदा शोध से प्रेरित होकर, यह पत्र एक डायरेक्ट सिमुलेशन ऑप्टिमाइज़ेशन (DSO) फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है। DSO एक गैर-विभेदक सिम्युलेटर से फीडबैक का लाभ उठाता है ताकि इस संभावना को बढ़ाया जा सके कि एक 3D जनरेटर सीधे स्थिर 3D ऑब्जेक्ट्स का आउटपुट देगा। हम भौतिकी सिमुलेटर से प्राप्त स्थिरता स्कोर का उपयोग करके एक लेबल 3D ऑब्जेक्ट डेटासेट बनाते हैं प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि DPO या DRO ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन का उपयोग करके फ़ाइन-ट्यून्ड किया गया फ़ीडफ़ॉरवर्ड जनरेटर, परीक्षण-समय अनुकूलन की तुलना में काफ़ी तेज़ होता है और स्थिर ऑब्जेक्ट उत्पन्न करने की अधिक संभावना रखता है। विशेष रूप से, DSO फ़्रेमवर्क, प्रशिक्षण के लिए किसी मौजूदा 3D ऑब्जेक्ट की आवश्यकता के बिना, 3D जनरेटर को बेहतर बनाने के लिए अपने स्वयं के आउटपुट पर स्वचालित रूप से सिमुलेशन फ़ीडबैक एकत्र कर सकता है।
