Current 3D generative models mostly produce a final surface: a visually strong but largely opaque mesh. Interactive 3D worlds need more than a surface. They need named parts, an assembly hierarchy, measurable constraints, local edit handles, and joints for articulation. We present Nova3D, a system that generates 3D assets as executable Blender source code; the compiled mesh, a binary glTF (GLB), is treated as the artifact, not the asset. Because the output is a program, semantic handles exist at generation time rather than being recovered afterward by segmentation or rigging. We evaluate on Nova3D-Bench, a frozen, spec-grounded benchmark of 54 items across six domains and three difficulty levels with text and image inputs, against eleven baselines in four families (mesh-native, part-structured, code-native, and CAD) plus a same-LLM ablation. Nova3D produces an executable program and a valid artifact for 54/54 items. Every asset exposes named parts organized in a parent-child assembly tree; no mesh-native, CAD, or segmentation baseline exposes either. It satisfies 51/52 prompt-stated numeric and count constraints (best baseline: 11/52), passes 14/18 blinded local edits with locality preserved in 18/18, and articulates 59 joints across 12 assets at 98.3% geometric validity, where every baseline exposes zero native joints. Its geometry is competitive: it wins the structured domains in a pairwise shape-quality tournament and is second only to the strongest mesh-native model, while conceding texture realism to baked-PBR systems. The central result is representational: code-native generation turns a generated 3D object from an opaque surface into a programmable asset that downstream systems can inspect, measure, edit, and animate.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM SIGACCESS Conference on Computers and Accessibility是为残疾人和老年人提供与计算机相关的设计、评估、使用和教育研究的首要论坛。我们欢迎提交原始的高质量的有关计算和可访问性的主题。今年,ASSETS首次将其范围扩大到包括关于计算机无障碍教育相关主题的原创高质量研究。官网链接:http://assets19.sigaccess.org/
综述 | 3D场景图:开放挑战与未来方向
专知会员服务
13+阅读 · 6月22日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
11+阅读 · 6月5日
【CVPR2023】NS3D:3D对象和关系的神经符号Grounding
专知会员服务
24+阅读 · 2023年3月26日
【干货书】图形学基础,427页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2020年7月12日
【泡泡图灵智库】体积实例感知语义建图与3D对象发现
泡泡机器人SLAM
22+阅读 · 2019年9月7日
【泡泡点云时空】FlowNet3D:学习三维点云中的场景流
泡泡机器人SLAM
41+阅读 · 2019年5月19日
目前最好的开源人脸3D重建与密集对齐算法
计算机视觉life
17+阅读 · 2019年4月24日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
9+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
14+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
11+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
14+阅读 · 10月13日
相关资讯
【泡泡图灵智库】体积实例感知语义建图与3D对象发现
泡泡机器人SLAM
22+阅读 · 2019年9月7日
【泡泡点云时空】FlowNet3D:学习三维点云中的场景流
泡泡机器人SLAM
41+阅读 · 2019年5月19日
目前最好的开源人脸3D重建与密集对齐算法
计算机视觉life
17+阅读 · 2019年4月24日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员