孪生世界动态仿真新突破！北大发布RainyGS：降雨/洪涝/风速精准可控

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文章摘要

北京大学陈宝权教授团队提出的RainyGS技术，通过结合物理模拟和3D高斯泼溅渲染框架，实现了真实场景中动态雨效的高质量仿真与呈现。该技术不仅能够实时生成逼真的雨滴轨迹、水面波动和光线折射效果，还支持用户灵活调整雨量，为自动驾驶仿真、灾害推演等场景提供像素级可信的动态孪生。RainyGS的创新之处在于，它以表面表达为核心，巧妙融合了几何重建、仿真与渲染，在场景的多种计算之间，实现了无冗余且无精度损失的信息传递。

在现有的数字孪生技术中，神经辐射场（NeRF）及三维高斯泼溅（3D Gaussian Splatting，3DGS）虽能构建静态数字孪生，却无法模拟真实世界的动态。RainyGS通过高精度表面表达，统一构建孪生世界的几何重建、高效渲染、准确仿真及精准交互，奠定了以高质量表面表达为核心的孪生世界动态场景生成新范式。这种基于表面表达的精细物理计算，使虚拟降雨的每一帧都具备可测量的真实性与三维一致性。

RainyGS的核心技术架构包含三大关键模块：紧致的信息提取、精准的物理建模和高效的外观渲染。基于高斯表面投影实现场景高度场的无损提取，服务于后续高精度的物理仿真；基于浅水波方程（SWE）精确模拟雨滴与地面的动态交互；引入屏幕空间光线追踪技术，精准还原水面反射与折射效果。这种以表面表达为核心，支撑「精准建模+物理模拟+实时渲染」的创新架构，既突破了传统NeRF/3DGS在动态上的局限，又避免了纯物理模拟对专业建模的依赖。

RainyGS在多个真实世界场景中进行了验证，实验结果表明，该技术不仅在视觉上高度逼真，还能够保持物理上的准确性，同时实现高效的实时性能。与基于视频的雨效合成方法相比，RainyGS能够更好地保持场景的三维一致性，避免了输入场景结构的改变，并且能够生成更加真实和动态的雨线、积水和涟漪效果。RainyGS还允许用户灵活调整雨的强度，从「小雨」到「暴雨」，轻松满足不同场景的需求。

RainyGS的提出为多个领域带来了新的机遇。在游戏开发中，它可以为图片重建的虚拟世界增添更加逼真的天气效果，提升玩家的沉浸感。在自动驾驶模拟中，RainyGS能够为训练场景添加极端天气数据，帮助自动驾驶系统更好地应对复杂环境，提高安全性。RainyGS通过创新性融合物理模拟与高效渲染技术，实现高度逼真的动态降雨效果，其核心优势在于可扩展的架构设计。

研究团队正基于这一框架开发更丰富的动态交互系统，致力于实现物理精确的交互式建模。该技术仍在持续演进中，但这一基于高斯表示的动态建模体系已展现出重塑数字孪生和虚拟训练环境技术标准的潜力。相关研究有望推动数字孪生世界迈向更逼真、更复杂的时空动态场景，将进一步拓展Real2Sim2Real的无限可能，助力智能体训练，推动空间智能的发展。