[논문리뷰] BlenderWorld: Benchmarking Visual Agents for 3D Creation from Real-World References본 논문은 실세계 레퍼런스를 바탕으로 한 3D 생성 및 편집 작업에서 MLLMs 기반 에이전트의 성능을 체계적으로 평가할 수 있는 통합 프레임워크가 부족하다는 점을 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#3D Creation#Visual Agents#Benchmark#Blender#Spatial Reasoning#Tool Use2026년 10월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CineRecon: Benchmarking Frontier Models for Agentic Cinematic Reconstruction본 논문은 에이전트가 완전한 비디오를 입력받아 실제 현장감을 갖춘 편집 가능한 3D 장면으로 autonomously 재구성할 수 있는지 평가하는 문제를 다룬다.#Review#Agentic Reconstruction#Cinematic Video#Blender#3D Scene#Multimodal Coding#Benchmark#Consistency2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LEGO-Anything: Coding Agents for 3D Scene Reconstruction기존의 3D 재구성 방법론은 메쉬(meshes), 포인트 맵(point maps), 또는 객체 세트(object sets)와 같이 고정된 3D 출력을 생성하거나, 인식, 재구성, 자산 검색 및 장면 조립을 위한 특화된 구성 요소를 결합하는 경향이 있습니다.#Review#3D Scene Reconstruction#Coding Agents#Image-to-Code#Blender#LEGO-Bench#Iterative Refinement#Scene Program#Visual Representation2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BVB: Benchmarking Agentic Video Understanding via Programmatic Reconstruction in Blender기존 Video Understanding 벤치마크는 주로 Question Answering (QA) 방식으로 모델을 평가하지만, 이러한 방식은 모델이 Answer Prior나 단일 프레임(Single Frame) 정보에 의존하여 정답을 맞출 수 있어 비디오의 Spatiotemporal한 이해를 온전히 입증하지 못한다.#Review#Agentic Video Understanding#Programmatic Reconstruction#Blender#Benchmark#Multimodal Agents#Dual VQA#Latent Similarity2026년 9월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] 3DCodeBench: Benchmarking Agentic Procedural 3D Modeling Via Code본 논문은 현대 3D 생성 분야에서 Procedural Code 생성을 통한 모델링의 중요성이 커지고 있으나, 이를 객관적으로 평가할 수 있는 표준화된 벤치마크가 부재하다는 문제점을 해결하고자 합니다 .#Review#3D Modeling#Procedural Generation#Vision-Language Models#Agentic Workflow#Benchmark#Human-Preference#Blender2026년 6월 1일댓글 수 로딩 중