論文の概要: ProxyBuild: Text-Guided Structured 3D Building Generation with Mesh-Anchored Procedural Proxies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.23386v1
• Date: Sun, 20 Sep 2026 06:11:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-22 20:29:00.810012
• Title: ProxyBuild: Text-Guided Structured 3D Building Generation with Mesh-Anchored Procedural Proxies
• Title（参考訳）: ProxyBuild: メッシュ型手続き型プロキシによるテキストガイド型構造化3Dビルディング生成
• Abstract要約: 構造的ビルディング生成のための新しいフレームワークであるProxyBuildを提案する。 本手法は, 構造的, 詳細, 編集後3次元の建物をテキストから頑健に生成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.098009720325436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-guided 3D building generation holds tremendous application potential, yet existing generative models typically output inseparable single meshes or non-interactive rendered representations. While procedural modeling can generate editable buildings with hierarchical structures, rule authoring is laborious, and even with the aid of large language models (LLMs), it remains challenging to effectively solve procedural rules under geometric constraints. In this paper, we propose ProxyBuild, a novel hybrid framework for structured building generation. We introduce the Mesh-Anchored Procedural Proxy (MAPP) as a novel intermediate representation, which tightly anchors building components onto geometric shells, thereby decoupling the generation task into two phases: proxy prediction and proxy-to-asset instantiation. First, we construct a building dataset with MAPP annotations to train our designed face-edge bigraph encoder. By explicitly modeling the feature interactions of topological elements on heterogeneous mesh graphs, this encoder accurately infers the semantic roles of faces and edges. Subsequently, conditioned on textual styles and attribute parameters parsed by LLMs, we accomplish high-precision asset retrieval and assembly by integrating a spatial placement logic with hard constraints. Extensive experiments show that ProxyBuild not only significantly mitigates common issues in building generation such as over-smoothing, component collisions, and structural corruptions, but also accurately parses semantic-free shells from diverse sources. Outperforming prior baselines across various metrics, our method can robustly generate structurally clear, detail-rich, and post-editable 3D buildings from text, thereby providing a reliable and interactive content foundation for downstream applications such as virtual reality and digital twins.
• Abstract（参考訳）: テキスト誘導型3Dビルディングジェネレーションは、アプリケーションの可能性は非常に大きいが、既存の生成モデルは、通常、分離不可能な単一のメッシュまたは非インタラクティブなレンダリング表現を出力する。 手続き的モデリングは階層構造を持つ編集可能な建物を生成することができるが、ルールオーサリングは困難であり、大規模言語モデル(LLM)の助けを借りても、幾何学的制約の下で手続き的ルールを効果的に解決することは困難である。 本稿では,構造構築のための新しいハイブリッドフレームワークであるProxyBuildを提案する。 そこで我々は,Mate-Anchored Procedural Proxy (MAPP) を新しい中間表現として導入し,構成部品を幾何学的シェルに密に固定し,生成タスクをプロキシ予測とプロキシ・ツー・アセスメント・インスタンス化という2つのフェーズに分離する。 まず、MAPPアノテーションを用いた構築データセットを構築し、設計したエッジバイグラフエンコーダをトレーニングする。 ヘテロジニアスメッシュグラフ上のトポロジ的要素の特徴的相互作用を明示的にモデル化することにより、このエンコーダは顔とエッジの意味的役割を正確に推測する。 その後、LLMが解析したテキストスタイルと属性パラメータに基づいて、空間配置論理をハード制約に組み込むことで、高精度な資産検索とアセンブリを実現する。 大規模な実験により、ProxyBuildは、過剰な平滑化、コンポーネントの衝突、構造的破損といった、ビルドジェネレーションにおける一般的な問題を著しく軽減するだけでなく、さまざまなソースからのセマンティックフリーシェルを正確に解析することを示している。 そこで本手法は, テキストから構造的, 詳細, 編集後3Dビルディングを頑健に生成し, バーチャルリアリティやデジタルツインといった下流アプリケーションのための信頼性とインタラクティブなコンテンツ基盤を提供する。

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