研究人员引入了一项名为“物体功能化”的新任务，旨在将视觉上合理但不可操作的3D模型转换为可物理操作的模型。这是通过将问题表述为使用新的功能图表示的图补全任务来实现的。开发了一个神经图功能化器（GraFu）模型来补全非功能性3D对象的未完成图，然后驱动几何实现阶段添加必要的结构元素和连接器。此过程还可以校正运动数据中的错误，从而产生更具物理合理性的行为。该团队创建了FurFun-233，一个包含233个家具模型的数据库，以支持这项研究。 AI
影响 这项研究可能为模拟、游戏和虚拟环境带来更真实、更具交互性的3D资产。
排序理由 该集群包含一篇关于新研究方法和数据集的arXiv预印本。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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