LIVE-GS：LLM驅動的互動 VR 體驗與物理感知高斯噴射
arXiv - Human-Computer InteractionHaotian Mao, Hangyu Zhou, Zhuoxiong Xu, Siyue Wei, Yule Quan, Yan Zhang, Zixuan Guo, Nianchen Deng, Xubo Yang
利用大型語言模型快速生成物理感知的高斯噴射動態資產，實現 10 秒內自動化參數預測，並在 VR 中提供自然互動，顯著提升創作效率與使用者滿意度。
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LLM 能自動化生成物理參數，降低專業門檻。
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這一功能讓非專業使用者即可快速創建符合真實物理規則的 VR 場景，擴大了 VR 教學與實驗的可及性，並節省大量手動調整時間。
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10 秒即時參數預測實現了即時互動，提升學習體驗。
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即時生成物理參數使得 VR 場景能在實時渲染中保持物理一致性，避免了傳統離線預處理的延遲，對於需要即時回饋的互動式學習尤為重要。
核心研究發現
- 1
LIVE-GS 能在 10 秒內從靜態高斯資產預測出合理的物理參數，並保持高品質的 VR 互動。
- 2
與專業物理模擬人員手動調整參數相比，LIVE-GS 在資產品質上無顯著差異，且作者效率提升約 70%。
- 3
用戶研究顯示，系統在可用性、學習曲線與滿意度指標上均達到 4.5/5 的高評價。
對教育工作者的啟發
對於教育工作者而言，LIVE‑GS 提供了一套可直接套用於課堂或實驗室的快速物理場景創建流程。首先，教師可將已有的 3DGS 資產匯入系統，系統即在 10 秒內輸出符合實際重力、摩擦等參數，無需手動編寫物理方程。其次，系統支援即時 VR 互動，學生可在沉浸式環境中觀察物體運動，並透過即時回饋調整實驗條件，促進探究式學習。最後，研究者可利用系統生成的參數作為實驗基準，進行跨平台比較或進一步優化。整體而言，LIVE‑GS 以 LLM 為核心，降低了物理場景設計門檻，並提升了教學互動的真實感與效率。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- LIVE-GS: LLM Powers Interactive VR Experience with Physics-Aware Gaussian Splatting
- 作者：
- Haotian Mao, Hangyu Zhou, Zhuoxiong Xu, Siyue Wei, Yule Quan, Yan Zhang, Zixuan Guo, Nianchen Deng, Xubo Yang
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- openai/gpt-oss-20b
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