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PhysX:南洋理工与上海AI Lab首创物理基础3D资产生成框架
具身智能之心· 2025-07-17 17:07
点击下方 卡片 ,关注" 具身智能 之心 "公众号 作者丨 Ziang Cao等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享,如有侵权,联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货,欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 : 具身智能之心知识星球 (戳我) , 这里包含所有你想要 的。 数据集系统定义了三类属性(figure 2上),涵盖目标从识别到操作的全维度: 特别地,为避免过细粒度标注的冗余,数据集将顶点和面积小于阈值的微小部件与相邻部件合并。 研究背景与动机 3D资产生成在游戏、机器人和具身仿真器等领域应用日益广泛,但现有研究多聚焦于外观和几何结构,忽 视了真实世界目标固有的物理属性。真实目标除了结构特征外,还包含绝对尺度、材料、交互可能性 (affordance)、运动学参数和功能描述等物理与语义特性,这些特性是物理仿真、机器人操作等场景的关 键基础。 现有数据集存在明显局限:PartNet-Mobility虽包含2.7K带运动约束的3D模型,但缺乏尺寸、材料等物理描 述;ABO数据集虽有材料元数据,但仅停留在目标层面,无法支持部件级应用。这种缺口使得3D生成模型 难以满足物理建模和推理的 ...