DeformSmith：物理验证环境引导的机器人操作可变形资产分层生成
DeformSmith 是一个可根据文本或单张图像，自动生成交互式且具有物理可信度的可变形物体模型的框架。其基于智能体的分层构建流程结合共享物理验证环境，逐步生成和测试几何结构、物理模型与材料行为。机器人交互产生的操作反馈用于进一步优化模型，并生成可重放的交互数据。报告结果显示，DeformSmith 在视觉质量和物理合理性方面优于 PhysGen3D、PhysGM 和 PhysX-Omni 等基线方法，同时还支持为可变形物体的机器人操作合成训练数据。
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