提出Image-to-Code方法并发布LEGO-Bench基准

研究团队提出名为 Image-to-Code 的方法：编码智能体接收单张照片，为广泛使用的 3D 软件 Blender 编写代码，迭代生成可执行的场景程序，从而显式记录物体、几何、布局和相机位置，使场景可像代码一样运行、检查和修改。团队同时发布 LEGO-Bench 基准，包含来自 104 个室内外场景的 208 张图像，使用 443 个注册资产；基准从三个维度为每个场景打分，其中有效性检查是否交付了可用的场景产物。报道称，配套插件改善了全部六个模型。作者表示，当前编码智能体生成的可执行场景程序展现出潜力，但还不够准确。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。