Newest papers

SceneRig: An Agentic System for Simulation-Ready 3D Scene Reconstruction from Single Images

Rundong Luo, Yunong Liu, Di Cao, Matthew Tancik, Shyamal Buch, Colton Stearns, Wenqi Xian · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.28585 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Russian

Симуляция является мощным инструментом для робототехники, но строительство разнообразных, готовых к симуляции сцен в масштабах остается трудным. Реконструкция сцен из единичных изображений является перспективной альтернативой, но визуальное сходство в одиночку недостаточно: объекты также должны быть восстановлены, точно размещены и физически заземлены. Существующие методы, которые полагаются на пост-хок-физику, часто перемещают объекты, производя сцены, которые выглядят правильно, но ведут себя плохо при манипуляции. Мы представляем SceneRig, агентскую систему, которая превращает один образ в редактируемую, готовую к симуляции сцену. SceneRig сочетает геометрические, визуальные и физические инструменты для реконструи

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Simulation is a powerful tool for robotics, but building diverse, simulation-ready scenes at scale remains difficult. Reconstructing scenes from single images is a promising alternative, but visual similarity alone is insufficient: objects must also be recovered, accurately placed, and physically grounded. Existing methods that rely on post-hoc physics settling often misplace objects, producing scenes that look correct but behave poorly under manipulation. We present SceneRig, an agentic system that turns a single image into an editable, simulation-ready scene. SceneRig combines geometric, visual, and physical tools to reconstruct a faithful 3D scene. An agent then performs edit-and-validate loops inside a physics simulator to achieve physical stability. Across diverse inputs, SceneRig improves instance segmentation, object-centric appearance, and 3D placement while keeping the reconstructed scenes physically stable. Furthermore, SceneRig is effective for downstream robotics: its scenes predict real-robot policy outcomes more accurately than the baseline method and more reliably support replay of recorded manipulations without trajectory adaptation.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Computer vision, Artificial intelligence, Computer science, Trajectory, Scale (ratio), Similarity (geometry)

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange