확장 가능한 관절형 3D 에셋 생성을 위한 에이전트 시스템 Articraft

확장 가능한 관절형 3D 에셋 생성을 위한 에이전트 시스템 (An Agentic System for Scalable Articulated 3D Asset Generation).

Articraft는 관절형 (articulated) 3D 에셋 생성을 LLM (Large Language Models) 기반의 프로그래밍 가능한 코드 생성 워크플로우로 변환합니다. 대규모 데이터셋 생성을 위해 설계된 이 시스템은 무거운 수동 도구를 거치지 않고, 의미론적 부품 (semantic parts), 견고한 기하학적 구조 (geometry), 그리고 물리적 관절 (physical joints)을 가진 객체를 빠르게 생성합니다.

보안 주의 사항: Articraft는 생성된 레코드의 model.py 파일을 Python 코드로 실행하여 컴파일 및 검사합니다. 신뢰할 수 있는 출처의 생성된 레코드와 모델 스크립트만 실행하십시오.

• Python 3.12 권장 (또는 3.11).
  참고: 3.13 이상 버전은 현재 지원되지 않습니다.
• 매우 빠른 Python 패키지 관리를 위한 uv.
• 명령 실행기를 위한 just.
• npm (선택 사항이지만 로컬 뷰어 프론트엔드에 필요함).

저장소 루트에서 다음을 실행하십시오:

just setup

.env 파일을 열고 하나 이상의 제공자 키(예: OPENAI_API_KEY, GEMINI_API_KEYS, ANTHROPIC_API_KEYS)를 설정하십시오.

API 키가 없습니까? 문제없습니다! API 키가 설정되어 있지 않다면 Claude Code, Codex 또는 Cursor와 같은 외부 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다. 이 저장소를 가리킨 뒤 다음과 같이 프롬프트를 입력하십시오:

"Create a realistic articulated [object name] and add it to the Articraft dataset. Follow EXTERNAL_AGENT_DATA.md."

articraft generate를 사용하여 프롬프트로부터 첫 번째 모델을 직접 생성하십시오:

uv run articraft generate "Create a realistic articulated desk lamp with a weighted base, two hinged arms, and an adjustable lamp head."

별도의 오버라이드(overrides)를 지정하지 않으면 --model gpt-5.5-2026-04-23 --thinking-level high가 기본값으로 설정됩니다. 모델과 제한 사항을 변경할 수 있습니다:

uv run articraft generate --model gemini-3-flash-preview --max-cost-usd 1.5 "Create a compact desk fan with adjustable tilt."

방금 생성한 객체들을 살펴보십시오. 로컬 뷰어 API와 React 프론트엔드는 다음 명령으로 시작할 수 있습니다:

just viewer

기존 레코드를 수정하고 싶을 때는 포크(Fork)하십시오:

uv run articraft fork data/records/<record_id> "make the handle longer"

Forking(포킹)은 새로운 자식 레코드(child record)를 생성하며 부모 레코드는 변경하지 않은 채로 유지합니다. 모델 옵션, 데이터셋 동작 및 히스토리 확인에 대해서는 '기존 레코드 편집(Editing Existing Records)' 섹션을 참조하십시오.

Articraft 미션의 매우 큰 부분은 다양하고 방대한 관절형 3D 모델 데이터셋을 크라우드소싱(crowdsourcing)하는 것입니다. 당사는 CLI, 배치 처리(batch processing) 또는 외부 AI 에이전트(Claude Code 또는 Codex 등)를 통한 생성을 환영합니다.

데이터 파이프라인(data pipelines), 생성 가이드 및 풀 리퀘스트(pull requests) 제출에 대한 자세한 내용은 CONTRIBUTING.md에 있는 데이터 기여 워크플로(Data Contribution Workflow) 전문을 읽어주시기 바랍니다.

데이터 사용 및 라이선스

Articraft 프로젝트에 데이터를 기여함으로써, 귀하는 귀하의 제출물이 머신러닝 (ML) 모델을 구축, 평가 및 개선하는 데 사용되며, 당사 데이터셋의 일부로서 공개적으로 배포될 것임을 인정하고 이에 동의합니다. 귀하는 기여된 모든 데이터가 Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0) 라이선스 하에 배포됨에 명시적으로 동의합니다.

아키텍처 및 프로젝트 구조 (Architecture & Project Structure)
기존 레코드 편집 (Editing Existing Records)
데이터셋 생성 및 배치 처리 (Dataset Generation & Batch Processing)
기여 표준 및 워크플로 (Contributing Standards & Workflow)
보안 정책 (Security Policy)

@article{zhou2026articraft,
title = {Articraft: An Agentic System for Scalable Articulated 3D Asset Generation},
author = {Zhou, Matt and Li, Ruining and Lyu, Xiaoyang and Song, Zhaomou and Huang, Zhening and Zheng, Chuanxia and Rupprecht, Christian and Vedaldi, Andrea and Wu, Shangzhe},
...

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