sand3D: Tài nguyên 3D có thể đọc và chỉnh sửa dưới dạng mã

Điểm nổi bật và kết quả

sand3D cung cấp cho các mô hình ngôn ngữ một từ vựng cô đọng để xây dựng các vật thể 3D bằng Python. Được Thibault Neveu và Andréa Loy tại Sandflow phát triển, công cụ này chuyển đổi các chương trình thành những bộ phận, vật liệu và cụm lắp ráp có khớp nối thông qua bpy của Blender. Việc thay đổi một kích thước rồi chạy lại chương trình sẽ dựng lại tài sản. Bản phát hành công khai kết hợp một thư viện mô hình hóa với các tập dữ liệu; nó không cung cấp một mô hình văn bản-sang-3D độc lập đã được huấn luyện. Kho lưu trữ chính thức.

Năm thẻ tập dữ liệu liệt kê 66,887 vật thể Objaverse, 24,495 vật thể CAD, 9,209 vật thể Articraft, 2,334 vật thể SimReady và 3,169 bản ghi AutoMate: tổng cộng 106,094, trong đó có 10,456 vật thể có khớp nối. Số lượng của AutoMate bao gồm 2,297 bộ phận riêng lẻ và 872 cụm lắp ráp. Mỗi bản ghi ghép mã có thể thực thi với một ảnh kết xuất và tài sản OpenUSD đã xuất. Đây là một tập hợp các tài sản nguồn được tái dựng, không phải 100,000 cơ cấu mới được thiết kế. Các tập dữ liệu chính thức.

Phép so sánh token của kho lưu trữ sử dụng o200k_base và loại trừ chú thích cùng chuỗi tài liệu. Tỷ lệ trung vị baseline/sand3D là 4.0× đối với Python Blender do LLM viết trên 30 bộ phận CAD, 2.3× đối với 17 chương trình CadQuery, 6.0× đối với 13 chương trình FeatureScript và 2.0× đối với 12 chương trình Articraft. Đây là những phép so sánh nhỏ, có nguồn khác nhau, với các chương trình sand3D được tuyển chọn; chỉ 9/30 baseline Blender dựng đúng bộ phận, và Articraft cũng đại diện cho động lực học. Chúng củng cố tuyên bố về tính cô đọng, không phải một cải thiện phổ quát về chất lượng sinh. Chi tiết đánh giá.

Cách thức hoạt động

Để soạn tác giả, quy trình là: cung cấp API cho một LLM hoặc viết Python trực tiếp; mô tả cụm lắp ráp và các tham số của nó; xây dựng và đặt từng bộ phận; khai báo khớp nối và vật liệu; thực thi chương trình trong bpy; kiểm tra, chỉnh sửa và xuất. API khoảng 3,600 token vừa trong một prompt. Bố cục chương trình được khuyến nghị nêu kế hoạch cụm lắp ráp trước, sau đó triển khai riêng từng bộ phận, giúp các mối quan hệ về kích thước và vị trí dễ đọc. Biểu diễn có thể chỉnh sửa là mã hình học có thể thực thi và hệ phân cấp cảnh; thư viện không triển khai mã hóa tiềm ẩn hay khử nhiễu khuếch tán. Hướng dẫn viết; API.

Từ vựng hình học tiến triển từ biên dạng 2D đến khối đặc: rect và circle xác định các mặt cắt; extrude, revolve, sweep và loft tạo thể tích; cut, pocket, shell và fillet chỉnh sửa chúng. Các đối tượng Frame mô tả vị trí và hướng, vì vậy một thành phần có thể được đặt trên một mặt có tên hoặc mốc neo cục bộ thay vì một danh sách dài tọa độ thế giới. group giữ các lưới và vật liệu riêng biệt dưới một nút cha; join thực hiện phép hợp nhất; assembly thêm các mốc neo có tên vào một gốc được nhóm. Những khác biệt này giữ lại thông tin bộ phận nào thuộc cùng nhau và bộ phận nào vẫn có thể chỉnh sửa riêng. Triển khai cụm lắp ráp.

Ví dụ về máy giặt làm cho cơ chế trở nên cụ thể: một tủ đỡ lồng giặt, một cửa chứa vòng, kính và tay cầm, một ngăn kéo và một núm xoay. Sau khi đặt các bộ phận này ở trạng thái nghỉ, joint ghi lại nút cha, trục quay, trục, loại và phạm vi cho phép. Cửa xoay trong khoảng 0–143°, ngăn kéo trượt 0–200 mm, còn lồng giặt và núm xoay liên tục. pose xác thực giá trị được yêu cầu và lan truyền các phép biến đổi qua động học thuận; nó không tạo lại hình học. seat loại bỏ thể tích bị một bộ phận được lắp chiếm chỗ ở trạng thái nghỉ, thay vì tính toán toàn bộ vùng chuyển động của bộ phận đó. Ví dụ; Triển khai khớp nối.

Việc tạo tập dữ liệu bổ sung một vòng lặp tái dựng tác tử: viết mã, thực thi, so sánh bề mặt thu được với một tài sản nguồn hiện có rồi chỉnh sửa. Các tác giả vẫn chưa công bố đầy đủ phương pháp của quy trình đó. F-score của tập dữ liệu sử dụng dung sai bằng 1% đường chéo hộp bao. Ngưỡng chấp nhận là 0.70 đối với Objaverse và SimReady tĩnh, 0.90 đối với CAD và Articraft cứng, và 0.90 cho mỗi bộ phận chuyển động cùng các khớp nối chính xác đối với tài sản có khớp nối. Đây là các bộ lọc chất lượng do quy trình báo cáo, không phải kết quả kiểm thử được đo độc lập. Việc thực thi thất bại hoặc không đạt kiểm tra tĩnh sẽ loại chương trình. Phương pháp tập dữ liệu.

Ứng dụng, tính khả dụng và hướng phát triển tương lai

Biểu diễn này phù hợp với các biến thể tài sản có thể chỉnh sửa, cơ cấu tương tác và nghiên cứu về việc soạn tác giả 3D dựa trên LLM. GLB xuất tư thế hiện tại, vật liệu và siêu dữ liệu khớp nối trong phần extras của nút; các trình xem thông thường cần logic bổ sung để vận hành những khớp nối đó. URDF và USDA bảo toàn cơ cấu ở trạng thái nghỉ, trong đó USDA sử dụng UsdGeom và UsdPhysics. OBJ/STL chỉ mang các lưới. Việc xuất chuyển đổi độ dài sang mét. Các tham số khối lượng, ma sát và dẫn động vẫn nằm ngoài phần mô tả động lực học của thư viện, vì vậy việc tích hợp mô phỏng vẫn cần được thực hiện. Triển khai xuất.

Thư viện sử dụng giấy phép Apache-2.0; các bản phát hành tập dữ liệu sử dụng CC BY 4.0 đồng thời giữ nguyên giấy phép và ghi công nguồn. Phạm vi hiện tại tập trung vào các vật thể bề mặt cứng, và quá trình tái dựng có thể bỏ sót các chi tiết nhỏ. Các tác giả xác định hình dạng hữu cơ là hướng phát triển tương lai, với các bổ sung tiềm năng gồm trộn ẩn, chia nhỏ lưới điều khiển, sweep và loft có mặt cắt biến thiên, skeleton với skinning và dịch chuyển theo quy trình. Họ cũng hứa hẹn thêm nhiều lĩnh vực và một bản preprint sắp tới; những điều này vẫn chỉ là kế hoạch. Bài đánh giá này đã xem xét tài liệu chính thức và mã nguồn tại commit 0d589a5, phiên bản 1.6.2, vào ngày 6 tháng 11 năm 2026; bài đánh giá không tự chạy các benchmark. Bản phát hành chính thức và hạn chế.

Câu hỏi thường gặp

Việc cài đặt sand3D có cung cấp cho tôi một mô hình văn bản-sang-3D không?

Nó cài đặt một thư viện mô hình hóa Python. Một LLM hoặc một người phải viết các chương trình sử dụng API của thư viện; bpy thực thi chúng để xây dựng tài sản. Các tập dữ liệu cung cấp ví dụ mã, không phải một bộ sinh độc lập đã được huấn luyện. Nguồn.

Tôi sẽ tạo một tài sản có kích thước khác như thế nào?

Chỉnh sửa các kích thước được chương trình của tài sản cung cấp rồi chạy lại chương trình. Các mối quan hệ vị trí và các bộ phận có tên giúp những thay đổi như vậy có thể kiểm tra được. Chỉ những mối quan hệ thực sự được mã hóa trong chương trình mới tự động cập nhật, vì vậy hãy kiểm tra kết quả được dựng lại. Nguồn.

Các cơ cấu đã xuất có ngay lập tức sẵn sàng cho mô phỏng vật lý không?

URDF và USDA mang theo cấu trúc khớp nối, nhưng mô phỏng vẫn cần các tham số động lực học như khối lượng, ma sát và dẫn động. GLB lưu siêu dữ liệu khớp nối trong extras; một ứng dụng phải diễn giải nó để tạo hoạt ảnh cho cơ cấu. Nguồn.