論文の概要: PlantRig - From Bones to Branches: Adaptation of Autoregressive Rigging Models for Plant Skeletal Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.01072v1
• Date: Sun, 02 Aug 2026 08:13:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.077097
• Title: PlantRig - From Bones to Branches: Adaptation of Autoregressive Rigging Models for Plant Skeletal Reconstruction
• Title（参考訳）: PlantRig - 骨から枝へ:植物骨格再建のための自己回帰リグモデルの適用
• Authors: Nathan Hu, Yang Yang, Fumio Okura,
• Abstract要約: UniRig や SkinTokens のような自己回帰リギングモデルは、明瞭な文字でうまく機能するが、植物構造に一般化する能力はほとんど探索されていない。 人工L系統樹と, 単足類, 共生類, 交尾類, 交尾類, およびブドウ様の古型にまたがる実スキャンデータを用いて, 植物骨格再構築のためのこれらのモデルの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.152879917808264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Autoregressive rigging models such as UniRig and SkinTokens perform well on articulated characters, but their ability to generalize to plant structures remains largely unexplored, since plant topologies exhibit highly variable, non-canonical branching patterns that challenge learned skeletal priors. We evaluate these models for plant skeletal reconstruction using synthetic L-system-generated trees and real scanned data spanning monopodial, sympodial, whorled, and vine-like archetypes. Preliminary testing showed UniRig collapsing complex branching into near-linear chains, while SkinTokens preserved topology better but over-segmented branches and produced an unstable output space, so we focused on UniRig for its greater stability. Diagnosis traced the collapse to sampling-level suppression of branch tokens, and further analysis showed the frozen mesh encoder had limited sensitivity to structural variation, pointing to a geometric bottleneck in the tokenization pipeline rather than a purely learned bias. Building on these findings, we applied multi-round fine-tuning over multiple procedurally generated synthetic datasets. Across rounds, the model progressively recovered accurate branching topology and generalized beyond branch-only structures to plants with foliage, a harder case given the zero-thickness, mesh-normal-dependent geometry of leaves. The resulting model generalized well across diverse plant forms without leaf-specific architectural changes, indicating that targeted fine-tuning can substantially close the domain gap between character-rigging priors and plant skeletal structure. As such, our work points toward a viable path for automated plant rigging across both branch topology and foliage type, even those not considered in our findings.
• Abstract（参考訳）: UniRig や SkinTokens のような自己回帰的リギングモデルは、音節的文字でうまく機能するが、植物トポロジーは、骨格の先行学習に挑戦する高度に可変な非正準分岐パターンを示すため、植物構造に一般化する能力はほとんど探索されていない。 人工L系統樹と, 単足類, 共生類, 交尾類, 交尾類, およびブドウ様の古型にまたがる実スキャンデータを用いて, 植物骨格再構築のためのこれらのモデルの評価を行った。 予備試験では、UniRigが複素分岐をほぼ線形鎖に崩壊させるのに対して、SkinTokensはトポロジーを良く保ったが過剰な分枝を保ち、不安定な出力空間を生み出したため、より安定性を高めるためにUniRigに焦点を当てた。 診断は、分岐トークンのサンプリングレベル抑制の崩壊を辿り、さらに解析により、凍結メッシュエンコーダは、純粋に学習されたバイアスではなく、トークン化パイプラインの幾何学的ボトルネックを指して、構造変化に対する感度が制限されていることが示された。 これらの結果に基づいて,複数の手続き的に生成した合成データセットに複数ラウンドの微調整を適用した。 ラウンド全体を通じて、モデルは正確な分岐トポロジーを徐々に回復し、枝のみの構造を超えて葉を持つ植物に一般化された。 その結果, 葉特異的な構造変化を伴わない多種多様な植物形態を網羅的に一般化し, 植物骨格構造とキャラクタリギング先行との領域ギャップを著しく埋めることが示唆された。 そのため,本研究は,本研究で考慮されていないものにおいても,枝のトポロジーと葉型の両方を横断する自動リギングを実現するための有効な方法を目指している。

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