论文页面 - DeformSmith：面向机器人操作的可变形资产物理约束引导式层级生成

来源：https://huggingface.co/papers/2609.18620 发布于 9月17日

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由https://huggingface.co/Canlee提交

Can Li (https://huggingface.co/Canlee) 于 9月21日

摘要

为机器人操作创建可变形资产需要同时定义其几何形状、外观和物理属性。这对可变形物体尤其具有挑战性，因为文本和图像对于物体如何变形以及响应接触所提供的信息有限，然而这些响应直接影响其是否适合交互。因此，自动化生成需要解决耦合的物理需求，并利用交互证据来引导构建和优化。我们提出了DeformSmith，一个能够从文本或单张图像自动生成可交互、物理可信的可变形资产的框架。通过层级智能体构建和共享的物理约束工件，该框架渐进式地构建、测试并优化几何形状、物理模型、材料行为以及机器人交互，直至生成的资产准备好用于模拟和操作。机器人交互通过操作反馈和可重放的交互数据，闭环地完成了生成过程。结果表明，DeformSmith生成的资产在视觉质量和物理合理性上优于现有最优基准方法，包括PhysGen3D、PhysGM和PhysX-Omni，同时支持合成用于机器人可变形物体操作的数据。项目页面：https://can-lee.github.io/deformsmith-web/

查看arXiv页面 (https://arxiv.org/abs/2609.18620) 查看PDF (https://arxiv.org/pdf/2609.18620) 项目页面 (https://can-lee.github.io/deformsmith-web/) GitHub (https://github.com/CAN-Lee/DeformSmith) 添加到收藏 (https://huggingface.co/login?next=%2Fpapers%2F2609.18620)

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