AssetFormer: Modulare 3D-Asset-Erstellung mit autoregressivem Transformer
AssetFormer: Modular 3D Assets Generation with Autoregressive Transformer
February 12, 2026
papers.authors: Lingting Zhu, Shengju Qian, Haidi Fan, Jiayu Dong, Zhenchao Jin, Siwei Zhou, Gen Dong, Xin Wang, Lequan Yu
cs.AI
papers.abstract
Die digitale Industrie fordert hochwertige, vielfältige modulare 3D-Assets, insbesondere für nutzergenerierte Inhalte (UGC). In dieser Arbeit stellen wir AssetFormer vor, ein autoregressives, transformerbasiertes Modell zur Generierung modularer 3D-Assets aus Textbeschreibungen. Unsere Pilotstudie nutzt reale modulare Assets von Online-Plattformen. AssetFormer bewältigt die Herausforderung, Assets zu erstellen, die aus Grundkomponenten bestehen und anwendungsspezifische Designparameter einhalten. Durch innovative Anpassung von Modulsequenzierung und Decodierungstechniken, inspiriert von Sprachmodellen, verbessert unser Ansatz die Generierungsqualität durch autoregressive Modellierung. Erste Ergebnisse belegen die Wirksamkeit von AssetFormer bei der Vereinfachung der Asseterstellung für professionelle Entwicklung und UGC-Szenarien. Diese Arbeit bietet ein flexibles Framework, das auf verschiedene Arten modularer 3D-Assets erweiterbar ist und zum breiteren Feld der 3D-Inhaltsgenerierung beiträgt. Der Code ist verfügbar unter https://github.com/Advocate99/AssetFormer.
English
The digital industry demands high-quality, diverse modular 3D assets, especially for user-generated content~(UGC). In this work, we introduce AssetFormer, an autoregressive Transformer-based model designed to generate modular 3D assets from textual descriptions. Our pilot study leverages real-world modular assets collected from online platforms. AssetFormer tackles the challenge of creating assets composed of primitives that adhere to constrained design parameters for various applications. By innovatively adapting module sequencing and decoding techniques inspired by language models, our approach enhances asset generation quality through autoregressive modeling. Initial results indicate the effectiveness of AssetFormer in streamlining asset creation for professional development and UGC scenarios. This work presents a flexible framework extendable to various types of modular 3D assets, contributing to the broader field of 3D content generation. The code is available at https://github.com/Advocate99/AssetFormer.