論文の概要: ArtiLatent: Realistic Articulated 3D Object Generation via Structured Latents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21432v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 13:08:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.477285
• Title: ArtiLatent: Realistic Articulated 3D Object Generation via Structured Latents
• Title（参考訳）: ArtiLatent: 構造化ラテントによるリアルなArticulated 3Dオブジェクト生成
• Authors: Honghua Chen, Yushi Lan, Yongwei Chen, Xingang Pan,
• Abstract要約: ArtiLatentは、人間の作った3Dオブジェクトを精密な幾何学、正確な調音、リアルな外観で合成する生成フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.495577251319315
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose ArtiLatent, a generative framework that synthesizes human-made 3D objects with fine-grained geometry, accurate articulation, and realistic appearance. Our approach jointly models part geometry and articulation dynamics by embedding sparse voxel representations and associated articulation properties, including joint type, axis, origin, range, and part category, into a unified latent space via a variational autoencoder. A latent diffusion model is then trained over this space to enable diverse yet physically plausible sampling. To reconstruct photorealistic 3D shapes, we introduce an articulation-aware Gaussian decoder that accounts for articulation-dependent visibility changes (e.g., revealing the interior of a drawer when opened). By conditioning appearance decoding on articulation state, our method assigns plausible texture features to regions that are typically occluded in static poses, significantly improving visual realism across articulation configurations. Extensive experiments on furniture-like objects from PartNet-Mobility and ACD datasets demonstrate that ArtiLatent outperforms existing approaches in geometric consistency and appearance fidelity. Our framework provides a scalable solution for articulated 3D object synthesis and manipulation.
• Abstract（参考訳）: 人造3Dオブジェクトを微粒な形状、正確な調音、リアルな外観で合成する生成フレームワークであるArtiLatentを提案する。 提案手法は, 分割型, 軸, 原点, 範囲, 部分カテゴリを含む, スパース・ボクセル表現と関連する調音特性を, 変分オートエンコーダを介して統一された潜在空間に埋め込むことによって, 部分幾何学と調音力学をモデル化する。 その後、この空間上で潜在拡散モデルが訓練され、多様なが物理的に妥当なサンプリングが可能となる。 フォトリアリスティックな3次元形状を再構成するために,調音に依存した視認性変化(例えば,開き時の引き出しの内部を明らかにする)を考慮に入れた調音認識型ガウスデコーダを導入する。 調音状態に外観デコーディングを施すことにより,静的なポーズを伴わない領域に可塑性テクスチャ特性を割り当て,調音構成における視覚的リアリズムを著しく改善する。 PartNet-MobilityとACDデータセットから得られた家具のようなオブジェクトに関する大規模な実験は、ArtiLatentが幾何学的整合性と外観忠実性において既存のアプローチより優れていることを示した。 我々のフレームワークは、3Dオブジェクトの合成と操作のためのスケーラブルなソリューションを提供する。

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