論文の概要: PhysAg3D: Bridging 3D Generative and Agentic Models for High-Fidelity and Physically-Interactive Assets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.39924v1
• Date: Thu, 29 Oct 2026 12:29:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-02 22:17:53.816246
• Title: PhysAg3D: Bridging 3D Generative and Agentic Models for High-Fidelity and Physically-Interactive Assets
• Title（参考訳）: PhysAg3D:高忠実で物理的に相互作用するアセットのための3次元生成およびエージェントモデルの作成
• Abstract要約: PhysAg3Dは3次元生成モデルとエージェント推論とツール利用を結合する。 視覚言語エージェントは、まず、画像から意味的部分、候補相互作用、および物理的先行を推測する。 3Dジェネレータは、同じ画像からテクスチャ化された全体オブジェクトメッシュを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.90729984162039
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating interactive 3D assets from a single image requires realistic appearance, fidelity to the depicted object, and plausible physical behavior. Yet detailed geometry alone does not determine how an object should move or deform. We introduce PhysAg3D, which couples 3D generative models with agentic reasoning and tool use. A vision-language agent first infers semantic parts, candidate interactions, and physical priors from the image; a 3D generator then produces a textured whole-object mesh from the same image. A hierarchical interaction representation links these revisable priors to mechanisms and the generated surfaces they control, organizing interaction construction and refinement. Guided by this representation and observations of the mesh, the agent uses geometric and physical tools to construct parts, joints, deformable regions, and surface bindings while retaining useful generated geometry and materials. Rendered interactions and execution measurements guide targeted revisions within a fixed budget. The framework accommodates both rigid articulation and compliant deformation. Quantitative and qualitative evaluations on real photographs and external benchmarks demonstrate detailed, image-aligned assets with plausible interactions. Ablations support bounded refinement and source-surface preservation. Project Page: supra-3d.github.io/PhysAg3D.
• Abstract（参考訳）: 単一の画像からインタラクティブな3Dアセットを生成するには、現実的な外観、描写対象への忠実さ、そしてもっともらしい物理的な振る舞いが必要である。 しかし、詳細な幾何学だけでは、オブジェクトの移動や変形の仕方を決定できない。 PhysAg3Dは3次元生成モデルとエージェント推論とツール利用を結合する。 視覚言語エージェントは、まず画像からセマンティック部分、候補相互作用、物理的先行を推測し、3Dジェネレータは、同じ画像からテクスチャ化された全体オブジェクトメッシュを生成する。 階層的な相互作用表現は、これらの変更可能な先行と、それらが制御する機構と生成された表面を結びつけ、相互作用の構築と洗練を組織化する。 このメッシュの表現と観察によって導かれたこのエージェントは、幾何学的および物理的ツールを使用して、有用な幾何学や材料を保持しながら、部品、関節、変形可能な領域、表面の結合を構築する。 レンダリングされたインタラクションと実行の測定は、固定予算内でターゲットのリビジョンをガイドします。 この枠組みは厳密な調音と適合した変形の両方に対応している。 実際の写真と外部ベンチマークの定量的および質的な評価は、詳細な画像整列資産とプラウシブルな相互作用を示す。 アブレーションは、境界改質と原位置保存をサポートする。 プロジェクトページ: supra-3d.github.io/PhysAg3D

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