論文の概要: Material Magic Wand: Material-Aware Grouping of 3D Parts in Untextured Meshes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.17370v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 05:25:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-19 18:32:57.520148
• Title: Material Magic Wand: Material-Aware Grouping of 3D Parts in Untextured Meshes
• Title（参考訳）: 素材のマジックワンド:非テクスチャメッシュで3Dパーツをグループ化
• Authors: Umangi Jain, Vladimir Kim, Matheus Gadelha, Igor Gilitschenski, Zhiqin Chen,
• Abstract要約: 非テクスチャメッシュにおける物質認識部分グループ化の問題を紹介する。 ピンコーンのスケールや建物の窓など、現実世界の多くの形状は、同じ素材を共有しながら幾何学的なバリエーションを示す繰り返し構造を含んでいる。 本研究では, アーティストが推定材料特性に基づいて, パートグループを選択できるツールであるMaterial Magic Wandを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.94958818598707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the problem of material-aware part grouping in untextured meshes. Many real-world shapes, such as scales of pinecones or windows of buildings, contain repeated structures that share the same material but exhibit geometric variations. When assigning materials to such meshes, these repeated parts often require piece-by-piece manual identification and selection, which is tedious and time-consuming. To address this, we propose Material Magic Wand, a tool that allows artists to select part groups based on their estimated material properties -- when one part is selected, our algorithm automatically retrieves all other parts likely to share the same material. The key component of our approach is a part encoder that generates a material-aware embedding for each 3D part, accounting for both local geometry and global context. We train our model with a supervised contrastive loss that brings embeddings of material-consistent parts closer while separating those of different materials; therefore, part grouping can be achieved by retrieving embeddings that are close to the embedding of the selected part. To benchmark this task, we introduce a curated dataset of 100 shapes with 241 part-level queries. We verify the effectiveness of our method through extensive experiments and demonstrate its practical value in an interactive material assignment application.
• Abstract（参考訳）: 非テクスチャメッシュにおける物質認識部分グループ化の問題を紹介する。 ピンコーンのスケールや建物の窓など、現実世界の多くの形状は、同じ素材を共有しながら幾何学的なバリエーションを示す繰り返し構造を含んでいる。 このようなメッシュに材料を割り当てる場合、これらの繰り返しは手作業による識別と選択を必要とすることが多く、面倒で時間を要する。 これを解決するために、我々は、アーティストが推定材料特性に基づいて部品群を選択できるツールであるMaterial Magic Wandを提案する。 提案手法の鍵となる要素は,局所幾何学と大域的文脈の両方を考慮し,各3次元部分に対する材料認識埋め込みを生成する部分エンコーダである。 そこで, 本モデルでは, 異なる材料を分離しながら, 密接な部品を密着させ, 密着性のある部品を密着させ, 密着性のある部品を密着し, 密着性のある部品を密着させ, 密着性のある部品を密着性のある部品に密着し, 密着性のある部品を密着性を持たせるようにした。 このタスクをベンチマークするために、241のパートレベルのクエリを持つ100の形状のキュレートデータセットを導入する。 本手法の有効性を広範囲な実験により検証し,対話型材料割当てアプリケーションにおける実用的価値を実証する。

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