論文の概要: Procedura: Agentic 3D Modeling with Procedural Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.26238v1
- Date: Wed, 26 Aug 2026 17:54:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-28 16:30:58.13468
- Title: Procedura: Agentic 3D Modeling with Procedural Control
- Title(参考訳): Procedura: 手続き制御によるエージェント3次元モデリング
- Authors: Youtian Lin, Yikang Yang, Zhanpeng Hu, Mengqi Zhou, Feihu Zhang, Xun Cao, Jiaheng Liu, Yao Yao,
- Abstract要約: Proceduraは、オブジェクトを手続き的なアセンブリとして記述する、新しい3Dモデリングエージェントフレームワークである。
テキストプロンプトから、エージェントはアセンブリグラフとしてオブジェクトを計画し、プログラム部分を部分的に書きます。
分離された視覚評論家は、一度に診断された修正を精製する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 52.232812096564906
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Native 3D generators now recover impressive mesh geometry from a single image. However, a dense mesh stays soft where a machined object should be sharp, it carries no part decomposition, and it exposes no parameter a user could edit. To address this, we explore the paradigm of 3D shape as code, leveraging and scaling the coding ability of an LLM for 3D modeling. We introduce Procedura, a novel 3D modeling agent framework that writes an object as a procedural assembly, a parametric program whose named parts are joined by typed, machine-checkable mates. From a text prompt, the agent plans the object as an assembly graph and writes the program part by part, solving each placement from the mated frames rather than guessing it, and admitting a part only once compile, mate, and connectivity checks pass. A decoupled vision critic then refines the assembly one diagnosed fix at a time. Moreover, the same graph carries per-part materials and a simulator-validated articulation. We evaluate on P3D-Bench under its assembly judge, and with the same judge on MechBench-36, our hard-surface benchmark. On both, Procedura outperforms state-of-the-art native 3D generators and every prior 3D-code agent on judged quality, produces the sharpest edges of any method we evaluate, and is the only one whose output is an editable, part-structured program.
- Abstract(参考訳): ネイティブな3Dジェネレータは、1つの画像から印象的なメッシュ幾何学を復元する。
しかし、高密度メッシュは、マシン化されたオブジェクトがシャープでなければならないようなソフトなままであり、部分分解は行わず、ユーザが編集できるパラメータを公開しない。
そこで本研究では,LLMのコーディング能力を3次元モデリングに活用し,コードとしての3次元形状のパラダイムを探求する。
本稿では,オブジェクトを手続き的アセンブリとして記述する新しい3DモデリングエージェントフレームワークProceduraを紹介する。
テキストプロンプトから、エージェントはオブジェクトをアセンブリグラフとして計画し、プログラム部分を部分的に書き、それを推測するのではなく、各配置をマットフレームから解決し、コンパイル、メイト、接続チェックを1回だけ許可する。
分離された視覚評論家は、一度に診断された修正を精製する。
さらに、同じグラフは部品単位の材料とシミュレータ検証された調律を持っている。
我々は,P3D-Benchをその集合審査員の下で評価し,また,硬面ベンチマークであるMechBench-36でも同様の評価を行った。
Proceduraはどちらも、最先端のネイティブ3Dジェネレータと事前の3Dコードエージェントを判定品質で上回り、評価したメソッドの最もシャープなエッジを生成し、出力が編集可能な部分構造化プログラムである唯一の方法である。
関連論文リスト
- P3D-Bench: Benchmarking MLLMs for Parametric 3D Generation and Structural Reasoning [37.03209423305997]
パラメトリックな3D生成のためのベンチマークであるP3D-Benchを紹介する。
統一されたプロトコルの下でP3D-Benchは3つのタスクファミリ(Text-to-3D, Image-to-3D, Assembly-3D)をカバーする
テキストケース400件,画像ケース400件,アノテートアセンブリ203件について,フロンティアMLLMとテキストのみLLMを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-09T17:36:34Z) - 3DCodeBench: Benchmarking Agentic Procedural 3D Modeling Via Code [25.904997126319547]
3DCodeBenchは、3Dモデリングソフトウェアにおいて、手続き型3D生成のための視覚言語モデル(VLM)エージェントを評価するための体系的なベンチマークである。
3DCodeArenaは、生成された3D出力に対して、ペアワイズな人間の好みに基づくランキングプラットフォームです。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-31T06:59:49Z) - PatchAlign3D: Local Feature Alignment for Dense 3D Shape understanding [67.15800065888887]
現在の3次元形状の基礎モデルは、グローバルなタスク(検索、分類)において優れているが、局所的な部分レベルの推論には不十分である。
本稿では,ポイントクラウドから直接,言語対応のパッチレベル機能を生成するエンコーダのみの3Dモデルを提案する。
我々の3Dエンコーダは、テストタイムのマルチビューレンダリングなしで高速なシングルパス推論によるゼロショット3D部分分割を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-05T18:55:45Z) - 3D Part Segmentation via Geometric Aggregation of 2D Visual Features [57.20161517451834]
監督された3D部分分割モデルは、固定されたオブジェクトと部品のセットに合わせて調整されており、それらの転送可能性は、オープンセットの現実世界のシナリオに制限される。
近年、視覚言語モデル(VLM)を多視点レンダリングとテキストプロンプトを用いてオブジェクト部品の識別に活用する研究が進められている。
これらの制約に対処するために,視覚概念から抽出した意味論と3次元幾何学をブレンドし,対象部品を効果的に同定するCOPSを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-05T15:27:58Z) - 3D-GPT: Procedural 3D Modeling with Large Language Models [47.72968643115063]
命令駆動3Dモデリングのための大規模言語モデル(LLM)を利用するフレームワークである3D-GPTを紹介する。
3D-GPTは、3Dモデリングタスクをアクセス可能なセグメントに分割し、各タスクにアプエージェントを割り当てる。
我々の実証調査では、3D-GPTが解釈し、指示を実行し、信頼性の高い結果を提供するだけでなく、人間デザイナーと効果的に協力することを確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-19T17:41:48Z) - Sketch2CAD: 3D CAD Model Reconstruction from 2D Sketch using Visual Transformer [0.0]
現在の3D再構成手法は、ボクセル、点雲、メッシュなどの形式で出力を生成する。
これらの形式には、粗面や歪んだ構造のような固有の制限がある。
本稿ではCAD互換モデルの再構成により,これらの欠点を克服する新しい3次元再構成手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-28T21:02:04Z) - AutoSweep: Recovering 3D Editable Objectsfrom a Single Photograph [54.701098964773756]
セマンティックな部分で3Dオブジェクトを復元し、直接編集することを目的としている。
我々の研究は、一般化された立方体と一般化されたシリンダーという、2種類の原始的な形状の物体を回収する試みである。
提案アルゴリズムは,高品質な3Dモデルを復元し,既存手法のインスタンスセグメンテーションと3D再構成の両方で性能を向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T12:16:24Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。