論文の概要: Text to Robotic Assembly of Multi Component Objects using 3D Generative AI and Vision Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.02162v1
- Date: Tue, 04 Nov 2025 01:02:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-05 18:47:05.765046
- Title: Text to Robotic Assembly of Multi Component Objects using 3D Generative AI and Vision Language Models
- Title（参考訳）: 3次元生成AIと視覚言語モデルを用いた多成分物体のテキストとロボットによる組み立て
- Authors: Alexander Htet Kyaw, Richa Gupta, Dhruv Shah, Anoop Sinha, Kory Mathewson, Stefanie Pender, Sachin Chitta, Yotto Koga, Faez Ahmed, Lawrence Sass, Randall Davis,
- Abstract要約: 本稿では,3次元生成AIと視覚言語モデル(VLM)を統合し,自然言語からの多成分オブジェクトのロボット組立を可能にするパイプラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.666073171889266
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Advances in 3D generative AI have enabled the creation of physical objects from text prompts, but challenges remain in creating objects involving multiple component types. We present a pipeline that integrates 3D generative AI with vision-language models (VLMs) to enable the robotic assembly of multi-component objects from natural language. Our method leverages VLMs for zero-shot, multi-modal reasoning about geometry and functionality to decompose AI-generated meshes into multi-component 3D models using predefined structural and panel components. We demonstrate that a VLM is capable of determining which mesh regions need panel components in addition to structural components, based on object functionality. Evaluation across test objects shows that users preferred the VLM-generated assignments 90.6% of the time, compared to 59.4% for rule-based and 2.5% for random assignment. Lastly, the system allows users to refine component assignments through conversational feedback, enabling greater human control and agency in making physical objects with generative AI and robotics.
- Abstract（参考訳）: 3D生成AIの進歩により、テキストプロンプトから物理オブジェクトの作成が可能になったが、複数のコンポーネントタイプを含むオブジェクトの作成には依然として課題が残っている。
本稿では,3次元生成AIと視覚言語モデル(VLM)を統合し,自然言語からの多成分オブジェクトのロボット組立を可能にするパイプラインを提案する。
提案手法は,VLMをゼロショット・マルチモーダルな幾何学的推論に利用して,AI生成メッシュを予め定義された構造成分とパネル成分を用いて多成分3Dモデルに分解する。
我々は、VLMが、オブジェクト機能に基づいて、構造コンポーネントに加えて、どのメッシュ領域がパネルコンポーネントを必要とするかを決定することができることを示した。
テストオブジェクト間の評価では、ユーザがVLMの生成した割り当てを90.6%、ルールベースが59.4%、ランダムな割り当てが2.5%、が好まれている。
最後に、このシステムは会話のフィードバックを通じてコンポーネントの割り当てを洗練し、生成するAIとロボティクスを使って物理的オブジェクトを作成する際に、より優れた人間制御とエージェンシーを可能にする。
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