本論文は,実際の応用に必要な物理的制約,特に重力下での自立性を考慮した安定した3Dオブジェクトの生成方法を提示する。従来の方法は、テスト時に微分可能な物理シミュレータを使用して幾何学的形状を最適化する方法で、速度が遅く不安定であり、局所的最適値に陥りやすいという限界を有している。この論文では、生成モデルを外部フィードバックと整列させる既存の研究からインスピレーションを得て、直接シミュレーション最適化（DSO）フレームワークを提案します。 DSOは、非微分可能なシミュレータからのフィードバックを利用して、3Dジェネレータが直接安定した3Dオブジェクトを出力する可能性を高めます。物理シミュレータから得られた安定性スコアでラベル付けされた3Dオブジェクトデータセットを構築し、それを使用して安定性スコアをソート指標として直接選好最適化（DPO）または本論文で新しく提案された直接補償最適化（DRO）を介して3Dジェネレータを微調整します。実験の結果、DPOまたはDRO目的関数を使用して微調整されたフィードフォワードジェネレータは、テスト時間最適化よりもはるかに高速で信頼性の高いオブジェクトを生成する可能性が高いことを示しています。特に、DSOフレームワークは、学習用の既存の3Dオブジェクトがなくても、独自の出力に関するシミュレーションフィードバックを自動的に収集して、3Dジェネレータを独自に改善できます。
