I2CD：仿真就绪碰撞几何的图像到凸分解

摘要

物理仿真器与运动规划器需要凸碰撞几何，而图生3D生成模型输出稠密、常非流形的视觉网格。今天连接两者需要缓慢脆弱的"重建再分解"管道：修复、抽稀与近似凸分解。我们提出I2CD，从单张RGB图像直接预测凸分解。不训练新的图生3D模型，I2CD冻结预训练Hunyuan3D-2图像条件扩散transformer与形状解码器，仅训练轻量交叉注意力头（38M参数，不足十个GPU小时），其学习的"凸槽"token发出K个凸多面体的半平面参数。输出紧凑、构造即凸、免任何后处理即可载入物理引擎，每图约0.5秒。在227个留出OmniObject3D与Google Scanned Objects实例上，I2CD在八条重建再分解管道中取得最高体积IoU，同时端到端快6-37倍。跨MuJoCo、PyBullet、Genesis与Isaac Sim的跨仿真器研究显示：每个引擎都按交付使用I2CD几何，而原始生成网格"能加载"但多数情况下被静默替换为不同的碰撞形状或需每物体数秒到数分钟的预处理。物理xArm7上，I2CD为20物体杂乱场景在11秒产出规划器就绪几何（最强基线328秒），抓放执行成功相当（85对90/100）。