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Gym Real Multi-Method Comparison
沿用 chair/laptop/button/lock 四张真实图的六路对比模式，对 gym_real.jpg 运行 PhysX-Anything、PartPacker、OmniPart、PAct、SINGAPO 与 TRELLIS2。该图是多器械真实场景，集中暴露单物体/单实例假设下的误识别、过分割和部件合并问题。
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这一页把同主题实验收在一起展示。排序仍然按秒级时间戳倒序，星标和筛选逻辑与首页一致。
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12
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PAct x PartNeXt Multi-Category Eval
把 PartNeXt probe 扩成了 9 个有效类别：`Knife / Toilet / Monitor / Guitar / Teapot / Laptop / Chair / Microwave / Mug`。另外还有 `Handbag / Lamp / Sofa` 3 类因为当前自动视角渲染成了空 alpha，被明确排除，不和模型质量混在一起。有效 9 类上的结果很稳定：`mean_gt_coarse_part_count = 2.67`，`mean_pred_num_nodes = 2.56`，`mean_part_count_abs_error = 0.11`。也就是说 PAct 在 PartNeXt 上大体能保住 coarse slot 数，但语义几乎系统性地往 `door/base/drawer` 一类 appliance 模板漂移。
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PAct x PartNeXt Simple Eval
从已下载的 PartNeXt 子集里挑了 3 个 raw+mesh 已对齐样本：`Chair`、`Monitor`、`Microwave Oven`。我们直接用 PartNeXt 顶层语义树渲染出精确 `mask.exr` 与同视角输入图，再送进 PAct 官方推理链做一个小型 sanity eval。结果很有代表性：`part count` 三例都对上了，但语义标签明显漂移，比如 `Chair -> base/base/door`、`Monitor -> door/base`、`Microwave -> door/base/drawer`。也就是说，PAct 在 PartNeXt 上已经能维持粗结构槽位，但还没有学会这套跨域语义。
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PAct Raw PM Synthetic Probe
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。
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PAct Appendix-D to PAct Closed Loop
把我们补出来的论文附录 D `VLM+SAM2` mask 重新送回 PAct 官方推理链，验证 `Appendix-D preprocessing -> articulated 3D tree` 是否真正闭环。当前双样例 `Dishwasher_001 + StorageFurniture_004` 已经成功跑通。
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PAct Appendix-D VLM+SAM2 Multi-Example Probe
把论文附录 D 的 `GPT/VLM + SAM2 + VLM merge` 预处理链扩展到更多类别。当前页集中展示 4 个真实样例：`Dishwasher` 与 `StorageFurniture` 是成功例，`Refrigerator` 与 `Table_door` 则保留为 hard case，方便直接对比“哪类对象已经补齐，哪类对象还在失败模式里”。
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PAct Appendix-D VLM+SAM2 Dishwasher Probe
把 PAct 论文附录 D 里描述的 `VLM-guided prompting pipeline followed by SAM2 refinement` 真正补成本地可运行链路。该页面展示 `Dishwasher_001` 的 Stage 0 granularity、SAM2 候选、Stage 1 articulated/fixed 分类、Stage 2 semantic merge，以及最终导出的 PAct `mask.exr`。
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PAct README Post-Fix Full Batch
修复 CLI 对 `*_mask.exr` 的多标签读取后，我们按官方 README 原样重跑了全部 `22/22` real-world examples。最终 `single_fixed_base_ratio = 0.0`，跨类别恢复出了 `revolute / prismatic` articulation。这一页集中展示完整统计和 6 个代表样例。
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PAct Data Viewfit Mask Probe
把 `/data` 里的现成渲染图接回 PAct 正式推理链。我们先用 PNG alpha 轮廓拟合相机，再从已知 part mesh 渲出 per-part 标签，导出成 PAct 所需的 `mask.exr`，最后重新喂给官方 inference。当前已打通 Dishwasher 与 StorageFurniture 两个样例。
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PAct README EXR Fix Probe
沿着“为什么全是 fixed”继续往前追后，我们定位到真正根因：CLI 数据集用 `imageio` 读取 `*_mask.exr` 时把多标签 part-id mask 读成了二值图。修复为 `cv2.imread(..., IMREAD_UNCHANGED)` 后，官方 README 路线在 `Table_door_002` 上恢复导出 `base + door + 2 drawers` 的 4 节点结构树，关节类型也恢复成 `revolute / prismatic`。
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PAct README Strict Check (Pre-Fix Failure Analysis)
这页保留了我们最初严格按 README 检查 PAct 时看到的失败症状：前 4 个样例导出的 `object.json` 都只有单个 `fixed base`。后来继续追查后确认，这不是 PAct 最终能力判断，而是 CLI 读取 `EXR` 多标签 mask 时发生了二值化塌缩。请结合后续的 `PAct README EXR Fix Probe` 页面一起阅读。
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PAct Official Inference Reproduction
核验了另一段对话里的 PAct 复现结果后，确认它满足“官方 released inference path 已在 trellis2 环境跑通”的要求：22/22 官方 real-world examples 成功完成，产出 44 个 mp4、22 个 png 和 1 个 run_command.txt。这里展示 8 个代表性样例，并附上复现说明与命令。注意：这一页验证的是官方推理路径和动画/可视化产物，不是训练、GLB 导出或 URDF 全链路复现。