3D Object Generation
[Paper Note] PhysX-Anything: Simulation-Ready Physical 3D Assets from Single Image, Ziang Cao+, CVPR'26, 2025.11
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#ComputerVision #RepresentationLearning #SyntheticData #CVPR #VisionLanguageModel #3D (Scene) #Robotics #EmbodiedAI #One-Line Notes #Geometric #Physics #Simulation Issue Date: 2025-11-20 GPT Summary- PhysX-Anythingは、単一の野外画像から高品質なシミュレーション準備済みの3D資産を生成する新しいフレームワークで、ジオメトリ、関節、物理的属性を明示的に持つ。VLMベースのモデルと新しい3D表現を提案し、トークン数を193倍削減。新データセットPhysX-Mobilityにより物理3Dデータの多様性を拡張し、2,000以上の実世界オブジェクトを含む。実験により、生成性能と一般化能力が確認され、ロボティックポリシー学習に直接利用可能であることが示された。 Comment
元ポスト:
ポイント解説:
CVPRにアクセプト:
pj page: https://physx-anything.github.io/
simulation-readyな3Dオブジェクトを生成するVLMベースのモデルとのこと
[Paper Note] Objaverse-XL: A Universe of 10M+ 3D Objects, Matt Deitke+, arXiv'23, 2023.07
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#ComputerVision #Dataset #FoundationModel #InductiveBias #NeurIPS #Selected Papers/Blogs #3D Reconstruction #3D (Scene) #NovelViewSynthesis Issue Date: 2023-07-12 GPT Summary- 1000万以上の3Dオブジェクトから構成されるデータセットObjaverse-XLを紹介。手作業で設計されたオブジェクトや写真測量スキャンからの多様なオブジェクトを含む。Objaverse-XLは3Dビジョン分野の最大規模と多様性を持ち、Zero123を用いた新規ビュー合成で強力なゼロショット一般化を実現。これにより、3Dビジョンでのさらなる革新が期待される。 Comment
10Mを超える3D objectのデータセットを公開し、3D Modelの基盤モデルとしてZero123-XLを訓練。
元ツイートのGifがわかりやすい。
たとえばinputされたイメージに対して、自由にカメラの視点を設定し、その視点からの物体の画像を出力できる。
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