論文の概要: UniPhysGen: Unified Physical Grounding for Simulation-Ready 3D Assets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13586v2
• Date: Mon, 20 Jul 2026 08:09:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-21 14:24:57.484622
• Title: UniPhysGen: Unified Physical Grounding for Simulation-Ready 3D Assets
• Title（参考訳）: UniPhysGen:シミュレーション可能な3Dアセットのための統一物理グラウンド
• Authors: Xian Li, Rong Wei, Lujie Yang, Haolin Huang, Junyuan Fang, Siliang Tang, Jun Xiao, Rui Tang, Juncheng Li,
• Abstract要約: 物理セマンティクスを統一したシミュレーション可能なアセットに、生の3Dアセットを変換するためのフレームワークUniPhysを提案する。 また,統合物理基盤モデルUniPhysGenを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.09564393511927
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Physically grounded 3D assets are increasingly important for embodied AI and robotic simulation. However, most existing 3D assets lack unified physical semantics, including articulation semantics and intrinsic physical properties, required for realistic interaction. Current approaches either treat these semantics independently or rely on canonicalized object structures, limiting robustness across heterogeneous 3D assets. We present UniPhys, a scalable framework for automatically transforming raw 3D assets into simulation-ready assets with unified physical semantics. Based on UniPhys, we construct UniPhys-40K, a large-scale physically grounded dataset, together with UniPhys-Bench, a carefully verified benchmark for unified physical grounding evaluation. We further introduce UniPhysGen, a unified physical grounding model that jointly reasons over articulation semantics and intrinsic physical properties. UniPhysGen incorporates geometry-robust articulation grounding to mitigate geometric shortcut bias under heterogeneous part decompositions. Extensive experiments demonstrate state-of-the-art performance across articulation grounding and intrinsic physical property estimation tasks, while the resulting assets can be directly deployed in robotic simulation environments for realistic physical interaction. Our code and dataset will be available at https://github.com/breezexian/UniPhysGen.
• Abstract（参考訳）: 物理的基盤を持つ3Dアセットは、AIとロボットシミュレーションの具体化においてますます重要になっている。 しかし、既存の3Dアセットのほとんどは、現実的な相互作用に必要な調音意味論や本質的な物理的性質を含む統合された物理的意味論を欠いている。 現在のアプローチでは、これらのセマンティクスを独立に扱うか、あるいは正準化されたオブジェクト構造に依存し、不均一な3D資産間のロバスト性を制限する。 物理セマンティクスを統一したシミュレーション可能なアセットに、生の3Dアセットを自動的に変換するスケーラブルなフレームワークUniPhysを提案する。 UniPhys-40K(UniPhys-40K)とUniPhys-Bench(UniPhys-Bench)を併用し,物理グラウンド評価の検証を行った。 さらに,統合物理基盤モデルUniPhysGenを導入する。 UniPhysGenは、幾何学的ショートカットバイアスを不均一な部分分解で緩和するために、幾何学的ロバストな調音基盤を組み込んでいる。 大規模実験では,音場や本質的な物理的特性推定タスクにまたがる最先端の性能を実証し,その結果の資産を直接ロボットシミュレーション環境に展開し,現実的な物理的相互作用を実現する。 私たちのコードとデータセットはhttps://github.com/breezexian/UniPhysGenで公開されます。

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