从 `raw_datasets/partnet-mobility-v0` 里挑了 5 个**不在官方 demo 里**的类别,直接用原始 PM mesh 自己渲染 synthetic RGBA 输入和真 part mask,再送进 PAct 官方推理链。当前结论很清楚:`Door / Safe` 明显更接近可用,`Bottle / Display` 基本塌成 fixed base,`TrashCan` 则恢复了运动但语义漂移。
Reference 是 `lid + body` 两部分,但 PAct 输出退化成 `base + base`,且都为 fixed。这说明对瓶类这种很薄、语义很简洁的跨域物体,当前 synthetic 输入还不足以让 PAct恢复真实 articulation。
Reference 是 `cover + container`,PAct 输出成了两个 articulated nodes,但语义被漂成 `handle(revolute) + handle(prismatic)`。这类结果说明模型已经感知到“有两个可动部分”,但跨域语义标签还不稳。
Reference 包含 `buttons + frame + surface_base`,但 PAct 当前还是塌成 `base + base` 两个 fixed node。显示器这种 button 很小、真正可动范围也很小的类别,对当前 synthetic bridge 依然比较难。
这是当前最接近“像样泛化”的一个例子。Reference 是 `outside_frame + surface_board + fixed_part`,PAct 输出成 `door(revolute) + base(fixed) + door(revolute)`。虽然有 over-split,但核心的 door articulation 已经恢复出来了。
这是目前 5 个例子里最好的一个。Reference 本身就是 `door + knob + base_body`,PAct 输出成 `door(revolute) + base(fixed) + knob(continuous)`,结构和关节类型都已经相当接近目标。