无需回溯的稳定积木结构生成
机器学习
2026-05-11 v1
摘要
尽管自回归模型推动了 3D 生成的发展，但由于重力和互连性的严格要求，创建物理稳定的积木结构仍然是一项挑战。现有方法在推理期间依赖外部物理模拟器执行拒绝采样和逐块回溯，这严重制约了效率。为解决此问题，我们提出了一种强化学习范式，将物理有效性约束从测试时纠正转移到训练时策略优化。通过利用装配级别的奖励，模型针对碰撞避免、全局连通性、结构互锁和形状一致性进行优化。该范式使模型能够内化物理先验，从而首次实现稳定积木结构的无需回溯生成。实验结果表明，我们的方法实现了 SOTA 的生成质量，同时将推理速度提升了数个数量级。代码和数据集可在 https://github.com/miniHuiHui/STABLE 获取。模型可在 https://huggingface.co/miniHui/STABLE 获取。
引用
@article{arxiv.2605.06947,
title = {Rollback-Free Stable Brick Structures Generation},
author = {Chenhui Xu and Ziyue Bai and Fuxun Yu and Heng Huang and Jinjun Xiong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.06947},
year = {2026}
}