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程序化建模

分布 3D 视觉与重建3生成模型与扩散1

Learning to Infer Parameterized Representations of Plants from 3D Scans

用程序化模型合成虚拟植物训练递归网络，从无序点云直接回归带参数的树状结构（枝干拓扑+各器官参数），为细长、自遮挡严重的结构化解剖重建提供了「合成数据预训练+参数化输出」的可复用范式。

LAM: Language Articulated Object Modelers

把铰接物体的几何与关节结构统一表示为可编译、可自纠错的过程化代码，为视觉研究者提供了一条无需视觉先验或预置 3D 资产、由 LLM/VLM 协作直接产出带关节层级 3D 模型的路径，可作为 3D 生成与具身仿真中资产构建的新范式。

GardenDesigner: Encoding Aesthetic Principles into Jiangnan Garden Construction via a Chain of Agents

将审美原则编码为多智能体协作的程序化建模流程，为文本驱动的3D场景生成提供可复用的布局优化与资产选择框架，可迁移至其他风格化场景构建。

FabricGen: Microstructure-Aware Woven Fabric Generation

把材质生成拆成宏观纹理（微调扩散模型）与微观编织几何（LLM 驱动的程序化模型）两路，为视觉研究者提供了一种「扩散模型负责外观、程序化模型负责结构」的混合生成范式，可直接迁移到其他具有强结构规则的材质（针织、编织、木纹）生成与渲染。