PhysX-3D 还提出了 PhysXGen，这是一个用于基于物理的图像到 3D 资源生成的前馈框架。PhysXGen 采用双分支架构来明确建模 3D 结构和物理属性之间的潜在关联，从而生成具有可信物理预测的 3D 资源，同时保留原始几何质量。该框架能够生成可用于各种应用的 3D 资源，包括模拟和具身化 AI，这些应用中的物理属性至关重要。
PhysX-3D 已得到广泛评估，结果证明了其卓越的性能和良好的泛化能力。事实证明，该框架能够生成可用于各种应用的高质量 3D 资源。此外，PhysX-3D 还提供了基于视觉语言模型的可扩展人机交互标注流程，支持从原始 3D 资源高效地创建物理优先资源。该流程有助于开发能够生成物理上可信的资源的 3D 生成模型，为未来生成物理 AI 的研究铺平道路。
