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sim2realarXiv:2610.01863

LiteReality-Agent: 操作可能な3D屋内シーン再構成のためのエージェントシステム

LiteReality-Agent: An Agentic System for Interactable 3D Indoor Scene Reconstruction

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RGB-Dスキャンから、関節構造を持つシミュレーション可能な3D屋内シーンを再構成するエージェントシステム。コーディングエージェントがPythonスクリプトを反復編集してデジタルツインを生成する。

詳しい要約

1. どんなもの？

- RGB-D scanから実室内環境をrealistic, articulated, simulation-readyな3D sceneとして再構成するagentic system - 3D reconstructionをcoding problemとして定式化 - coding agentがspecialised toolsでevidenceを集め、Python script Room.pyを反復編集 - Room.pyを実行すると部屋の3D digital twinを生成 - source codeとdata-capture applicationを公開

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 最近のfrontier modelsであるAstraやFableが生成する再構成より、geometrically accurate, visually realistic, simulation-compatibleであると主張 - agent capabilitiesの向上に対応できるorchestration frameworkとして位置づけ - 詳細な先行研究との差分は要旨からは不明

3. 技術・手法の肝は？

- 3D reconstructionをcoding problemとして定式化 - coding agentがspecialised toolsでevidence gathering - Python script Room.pyをiteratively editし、実行して3D digital twinを生成 - observe-edit-verify harnessを開発 - harnessがevidence gathering, measurement, verification, layout optimisation, simulation readiness, quality controlを支援 - 将来のagent向けにspecialised tools, structured workflows, robust verification mechanismsを提供

4. どうやって有効だと検証した？

- AstraやFableといった最近のfrontier modelsと比較し、よりgeometrically accurate, visually realistic, simulation-compatibleであることを示した - 具体的なデータセット名や評価指標は要旨からは不明

5. 議論はある？

- agent capabilitiesが急速に向上しても、LiteReality-Agentは将来のagentのためのstrong orchestration frameworkであり続けると主張 - robust real-to-sim systemsのpractical and important building blockと位置づけ - 限界や課題についての議論は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は？

- Astra - Fable - 同分野の定番としてreal-to-sim, 3D indoor scene reconstruction, embodied AI関連の研究

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Zhening Huang, Yueyan Li, Johnathan Chiu, Xiaoyang Lyu, Matt Zhou, Yuxin Yao, Joan Lasenby, Shangzhe Wu

分類: cs.CV, cs.GR, cs.RO

原文アブストラクト

We present LiteReality-Agent, an agentic system for reconstructing real indoor environments as realistic, articulated, and simulation-ready 3D scenes from RGB-D scans. At its core, LiteReality-Agent formulates 3D reconstruction as a coding problem, in which a coding agent gathers evidence using specialised tools and iteratively edits a Python script, Room.py, which can be executed to produce a 3D digital twin of the room. With this formulation, we develop a robust observe-edit-verify harness that supports evidence gathering, measurement, verification, layout optimisation, simulation readiness, and quality control throughout the reconstruction process. LiteReality-Agent produces high-quality reconstructions suitable for simulation and downstream embodied AI tasks. Furthermore, as agent capabilities continue to improve rapidly, the system introduced by LiteReality-Agent remains a strong orchestration framework for future agents: it equips them with specialised tools, structured workflows, and robust verification mechanisms that substantially improve reconstruction quality and reliability. We demonstrate that LiteReality-Agent produces reconstructions that are more geometrically accurate, visually realistic, and simulation-compatible than those generated by recent frontier models, such as Astra and Fable. We therefore view LiteReality-Agent as a practical and important building block for robust real-to-sim systems. Both the source code and the data-capture application are publicly available. Code:https://github.com/LiteReality/LiteReality-Agent/

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

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