AstraLOD3：LOD3 建筑模型的零次多模态代理重建

自动化 LOD3 建筑建模通常依赖于专门构建的几何或基于学习的管道，限制了跨异构建筑和输入证据条件的灵活性。本研究调查了通用多模式基础模型 Astra 是否可以通过在有限自治下的代理框架内零次重建 LOD3 建筑模型来解决这些限制。 AstraLOD3 将多视图图像、校准相机和过滤后的稀疏 SfM 点云与自然语言重建规范相结合，而 Astra 代理则使用 Python 和 Blender 动态选择和执行计算程序。在 35 次运行（包括 24 座基准建筑）中，AstraLOD3 的平均 FRDS 为 0.9647，几何一致性与之前的专用方法相当。受控消融进一步揭示了重建指导、证据模式、模型配置和运行间变异性的影响。结果表明，结构化 LOD3 重建可以表示为受约束的代理过程，而不是固定的流程。未来的工作将研究自适应细化、用户引导校正、特定于任务的专业化和损伤感知重建。