在本文中，我们提出了一种用于材料相关对象变形的新型统计可变形模型（SDM），我们将其称为Mr-SDM。 在Mr-SDM中，通过将物理材料属性的先验知识整合到SDM的训练中，我们能够在模拟各种应用中的材料变形时实现准确性和计算效率。 我们的Mr-SDM训练过程利用有限元方法（FEM）的准确性来生成一组变形样本，这使我们能够基于其材料知识来估计未知对象的变形参数。 我们的实验表明，Mr-SDM能够提供与FEM相当的精度，同时，将基于FEM的仿真的计算成本从O（n2）降低到使用Mr-SDM的O（n）。