論文の概要: CoDimRecon: Agentic Reconstruction of Sim-Ready 3D Scenes with Deformable Curves, Surfaces, and Volumes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.36024v3
- Date: Sat, 03 Oct 2026 09:21:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-07 04:43:28.408125
- Title: CoDimRecon: Agentic Reconstruction of Sim-Ready 3D Scenes with Deformable Curves, Surfaces, and Volumes
- Title（参考訳）: CoDimRecon: 変形可能な曲線, 表面, 体積を有するシムレディ3次元シーンのエージェント再構成
- Abstract要約: 本稿では,厳密で明瞭で変形可能なオブジェクトを含む編集可能なシーンを再構築するエージェントフレームワークであるCoDimReconを紹介する。
シーンレベルの幾何学的前提は地上スケールとレイアウトであり、オブジェクトレベルのメッシュはエージェントを詳細なコンパクトな幾何学へ導く。
変形物の場合、カテゴリーワイドエージェントセッションは曲線を半径中心線として再構成し、表面を厚さの多様体シェルとして、体積を水密な固体として再構成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.804468719817347
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Reconstructing simulation-ready 3D scenes from real-world observations enables robotics, gaming, and immersive applications, yet existing methods largely assume rigid objects. This leaves an important gap for deformables, whose simulation-ready geometry depends on dimensionality (curves, surfaces, or volumes) and whose behavior may require models beyond elasticity. We present CoDimRecon, an agentic framework that reconstructs editable scenes containing rigid, articulated, and deformable objects from multi-view RGB observations. Scene-level geometric priors ground scale and layout, while object-level generated meshes guide the agent toward detailed, compact geometry; articulated rigid objects are decomposed into movable parts with explicit joints. For deformables, category-wise agent sessions reconstruct curves as centerlines with radii, surfaces as manifold shells with thickness, and volumes as watertight solids for volumetric meshing. Reusable simulator skills initialize compatible physical models and parameters, while agent-guided behavioral tests expose mismatches and trigger targeted revisions of motion, geometry, numerics, or material modeling. On evaluated Replica and ScanNet++ scenes, CoDimRecon achieves competitive compositional reconstruction accuracy while additionally producing deformable assets for rod, shell, and solid simulation. We further demonstrate robot interactions across all three representations, including a controlled paper-folding case in which behavioral testing motivates plastic bending.
- Abstract（参考訳）: 実世界の観測からシミュレーション可能な3Dシーンを再構築することで、ロボット工学、ゲーム、没入型アプリケーションが可能になる。
このことは、デフォルマブルにとって重要なギャップを残し、シミュレーション可能な幾何学は次元(曲線、表面、体積)に依存し、その振る舞いは弾力性を超えたモデルを必要とする。
我々は,多視点RGB観測から剛性,調音性,変形性のあるオブジェクトを含む編集可能なシーンを再構成するエージェントフレームワークであるCoDimReconを提案する。
シーンレベルの幾何学的先行は地上スケールとレイアウトを、オブジェクトレベルのメッシュはエージェントを細かなコンパクトな幾何学へ導く。
変形物の場合、カテゴリーワイドエージェントセッションは曲線を半径中心線として再構成し、表面を厚さの多様体シェルとして、体積メッシュ用の水密固形体として体積を再構成する。
再現可能なシミュレータスキルは互換性のある物理モデルとパラメータを初期化し、エージェント誘導の行動テストはミスマッチを暴露し、ターゲットとする動き、幾何学、数値、または物質モデリングのリビジョンをトリガーする。
評価されたReplicaとScanNet++のシーンでは、CoDimReconは競合するコンポジション再構成の精度を達成すると同時に、ロッド、シェル、ソリッドシミュレーションのための変形可能なアセットも生成する。
さらに,3つの表現にまたがるロボットの相互作用を実証する。
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