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Anything-dT modeling: A New Framework for digital Twin modeling of Wild Objects from a single RGB Image

Anything-DT Modeling: A New Framework for Digital Twin Model...

引用

2025 International Conference on Electrical Automation and Artificial Intelligence, ICEAAI 2025

作者： Geng, Jun Wang, Siqi Yi, Xiaoyun Xiong, Wanqing Yin, Hongchao Li, Xiaoyu The School of Software Xinjiang University Urumqi China The School of Information and Software Engineering University of Electronic Science and Technology of China Chengdu China

ISBN: (纸本)9798331506797

Given the significant limitations of current digital twin modeling methods in practical applications, their lack of sufficient generalizability, and the inherent diversity and complexity of real-world objects and environments, digital twin modeling from a single RGB image in unconstrained scenarios faces several maj or challenges. In this paper, we first improve the Segment Anything Model (SAM) and propose the CSAM model, which enables more accurate segmentation of any object. Next, we introduce the Anything-dT modeling framework, which cleverly integrates the CSAM object segmentation model with a vision-language model to accomplish digital twin modeling tasks using only a single image. The CSAM model can maintain high accuracy and efficiency in complex scenarios, providing high-quality input data for subsequent digital twin modeling. The framework fully utilizes the latest advances in computer vision and natural language processing, providing strong technical support for digital twin modeling, thereby ensuring the feasibility of digital twin modeling from a single RGB image. Compared with existing state-of-the-art methods, the Anything-dT modeling framework demonstrates its ability to produce detailed and accurate digital twin models for a wide range of objects, showcasing promising potential in overcoming the limitations of current approaches. © 2025 IEEE.

关键词： digital Twin modeling Image Segmentation single-view 3d modeling Thin Object Structures

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