Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание моделей [представлено 29 апреля 2026 (v1), последний пересмотренный вариант 15 сентября 2026 года (эта версия, v2)) Заголовок: ProcFunc: Oriented Abstratements for production 3D Generation in Python View PDF HTML (экспериментальное) резюме: Мы представляем Procfunc — библиотеку для процедурного поколения 3D на основе Blender в Питоне. ProcFunc предоставляет библиотеку легкодоступных функций Python, которая упорядочивает создание, комбинирование, анализ и выполнение процедурного кода поколения. ProcFunc упрощает создание обширных разнообразных учебных данных путем комбинирования семантических компонентов. УЛМ могут использовать ProcFunc для редактирования процедурных материалов и кода геометрии, а также создавать новый процедурный код с значительно меньшим количеством ошибок в кодировании. Наконец, в качестве примера использования мы используем ProcFunc для разработки нового процедурного генератора комнат внутри помещений, который включает подборку новых материалов по составным процедурным вопросам. Мы демонстрируем детали, эффективность работы и разнообразие этого генератора комнаты, а также его использование для получения 3D синтетических данных. Посетите этот https URL для исходного кода. История представления: Александр Райстрик [видеть по электронной почте] [v1] Wed, 29 апреля 2026 17:52:17 UTC (16 896 KB) [ v2] Tue, 15 Sep 2026 15:15:40 UTK (15 977 KB). Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог…
Прок-Функ: Предполагаемое резюме процедурного 3D поколения в Питоне
arXiv:2604.26943v2 Annuse Type: заменить резюме: Мы представляем ProcFunc, библиотеку для процедурного 3D поколения Blender в Python. ProcFunc предоставляет библиотеку легкодоступных функций Python, которая упорядочивает создание, комбинирование, анализ и выполнение процедурного кода поколения. ProcFunc упрощает создание обширных разнообразных учебных данных путем комбинирования семантических компонентов. УЛМ могут использовать ProcFunc для редактирования процедурных материалов и кода геометрии, а также создавать новый процедурный код с значительно меньшим количеством ошибок в кодировании. Наконец, в качестве примера использования мы используем ProcFunc для разработки нового процедурного генератора комнат внутри помещений, который включает подборку новых материалов по составным процедурным вопросам. Мы демонстрируем детали, эффективность работы и разнообразие этого генератора комнаты, а также его использование для получения 3D синтетических данных. Просьба посетить https://github.com/princeton-vl/procfunc для исходного кода.