SpaceControl: Introducción del Control Espacial en Tiempo de Prueba a la Modelización Generativa 3D
SpaceControl: Introducing Test-Time Spatial Control to 3D Generative Modeling
December 5, 2025
Autores: Elisabetta Fedele, Francis Engelmann, Ian Huang, Or Litany, Marc Pollefeys, Leonidas Guibas
cs.AI
Resumen
Los métodos generativos para activos 3D han logrado recientemente avances notables, sin embargo, proporcionar un control intuitivo y preciso sobre la geometría del objeto sigue siendo un desafío clave. Los enfoques existentes se basan predominantemente en indicaciones de texto o imagen, que a menudo carecen de especificidad geométrica: el lenguaje puede ser ambiguo y las imágenes son engorrosas de editar. En este trabajo, presentamos SpaceControl, un método *training-free* en tiempo de prueba para el control espacial explícito de la generación 3D. Nuestro enfoque acepta una amplia gama de entradas geométricas, desde primitivas básicas hasta mallas detalladas, y se integra perfectamente con modelos generativos preentrenados modernos sin requerir ningún entrenamiento adicional. Un parámetro controlable permite a los usuarios equilibrar entre la fidelidad geométrica y el realismo del resultado. Una evaluación cuantitativa exhaustiva y estudios de usuario demuestran que SpaceControl supera a las líneas base basadas en entrenamiento y en optimización en cuanto a fidelidad geométrica, preservando al mismo tiempo una alta calidad visual. Finalmente, presentamos una interfaz de usuario interactiva que permite la edición en línea de supercuádricas para su conversión directa en activos 3D texturizados, facilitando la implementación práctica en flujos de trabajo creativos. Encuentre nuestra página del proyecto en https://spacecontrol3d.github.io/
English
Generative methods for 3D assets have recently achieved remarkable progress, yet providing intuitive and precise control over the object geometry remains a key challenge. Existing approaches predominantly rely on text or image prompts, which often fall short in geometric specificity: language can be ambiguous, and images are cumbersome to edit. In this work, we introduce SpaceControl, a training-free test-time method for explicit spatial control of 3D generation. Our approach accepts a wide range of geometric inputs, from coarse primitives to detailed meshes, and integrates seamlessly with modern pre-trained generative models without requiring any additional training. A controllable parameter lets users trade off between geometric fidelity and output realism. Extensive quantitative evaluation and user studies demonstrate that SpaceControl outperforms both training-based and optimization-based baselines in geometric faithfulness while preserving high visual quality. Finally, we present an interactive user interface that enables online editing of superquadrics for direct conversion into textured 3D assets, facilitating practical deployment in creative workflows. Find our project page at https://spacecontrol3d.github.io/