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交互式3D环境是对体现的AI代理进行培训和评估的关键，这使得对现实的大型3D数据集的可用性对于该地区未来的杂志至关重要。然而，现代的最先进的模拟数据库很少包含一百多个相互影响的场景[26] [19] [14]，因为手动场景既耗时又耗时且昂贵。虽然已经努力从头开始生成模拟场景[5]，但在这些环境中训练AI代理的结果并不令人满意[12]，可能是因为这些解决方案使用过度简单的规则，导致了不现实的世代。同时，扫描真实环境构建的3D重建数据集可能包含数千个现实的场景[4] [42] [40]，而缺乏交互所需的物理对象注释。在此项目中，我们引入了一个解决方案，该解决方案利用了在线可用于在两个阶段的程序生成的在线可用的Abun dant 3D重建数据。首先，我们使用接地的SAM [33]，这是一个强大的开放式对象检测和半分割工具来分割和注释输入3D网格，并使用用户定义的对象类别。第二，我们使用剪辑[28]图像表示和上一步预测的类标签找到了每个检测到的对象的最近数据库对象（语义和方向上的类似）。此过程可用于将任何3D网格场景（重建或生成）转换为具有较高的环境，通过用丰富的注释数据库对象替换其原始网格顾问来通过重新流动。
制作3D场景互动
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