Effiziente partielle 3D-Objekterzeugung durch duale Volumenpackung
Efficient Part-level 3D Object Generation via Dual Volume Packing
June 11, 2025
Autoren: Jiaxiang Tang, Ruijie Lu, Zhaoshuo Li, Zekun Hao, Xuan Li, Fangyin Wei, Shuran Song, Gang Zeng, Ming-Yu Liu, Tsung-Yi Lin
cs.AI
Zusammenfassung
Jüngste Fortschritte in der 3D-Objekterzeugung haben sowohl die Qualität als auch die Effizienz erheblich verbessert. Die meisten bestehenden Methoden erzeugen jedoch ein einzelnes Netz, bei dem alle Teile miteinander verschmolzen sind, was die Möglichkeit einschränkt, einzelne Teile zu bearbeiten oder zu manipulieren. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, dass verschiedene Objekte eine unterschiedliche Anzahl von Teilen aufweisen können. Um dies zu adressieren, schlagen wir ein neues End-to-End-Framework für die teilebasierte 3D-Objekterzeugung vor. Bei Eingabe eines einzelnen Bilds erzeugt unsere Methode hochwertige 3D-Objekte mit einer beliebigen Anzahl von vollständigen und semantisch sinnvollen Teilen. Wir führen eine duale Volumenpackungsstrategie ein, die alle Teile in zwei komplementäre Volumen organisiert, wodurch die Erstellung von vollständigen und ineinandergreifenden Teilen ermöglicht wird, die sich zum finalen Objekt zusammensetzen. Experimente zeigen, dass unser Modell im Vergleich zu früheren bildbasierten Methoden zur teilebasierten Erzeugung eine bessere Qualität, Vielfalt und Generalisierungsfähigkeit erreicht.
English
Recent progress in 3D object generation has greatly improved both the quality
and efficiency. However, most existing methods generate a single mesh with all
parts fused together, which limits the ability to edit or manipulate individual
parts. A key challenge is that different objects may have a varying number of
parts. To address this, we propose a new end-to-end framework for part-level 3D
object generation. Given a single input image, our method generates
high-quality 3D objects with an arbitrary number of complete and semantically
meaningful parts. We introduce a dual volume packing strategy that organizes
all parts into two complementary volumes, allowing for the creation of complete
and interleaved parts that assemble into the final object. Experiments show
that our model achieves better quality, diversity, and generalization than
previous image-based part-level generation methods.