Génération efficace d'objets 3D au niveau des parties via un empilement de volumes duals

Efficient Part-level 3D Object Generation via Dual Volume Packing

June 11, 2025

Auteurs: Jiaxiang Tang, Ruijie Lu, Zhaoshuo Li, Zekun Hao, Xuan Li, Fangyin Wei, Shuran Song, Gang Zeng, Ming-Yu Liu, Tsung-Yi Lin

cs.AI

Résumé

Les récents progrès dans la génération d'objets 3D ont considérablement amélioré à la fois la qualité et l'efficacité. Cependant, la plupart des méthodes existantes génèrent un seul maillage avec toutes les parties fusionnées, ce qui limite la capacité à éditer ou manipuler des parties individuelles. Un défi majeur réside dans le fait que différents objets peuvent avoir un nombre variable de parties. Pour résoudre ce problème, nous proposons un nouveau cadre de travail de bout en bout pour la génération d'objets 3D au niveau des parties. À partir d'une seule image en entrée, notre méthode génère des objets 3D de haute qualité avec un nombre arbitraire de parties complètes et sémantiquement significatives. Nous introduisons une stratégie de double volume d'emballage qui organise toutes les parties dans deux volumes complémentaires, permettant la création de parties complètes et entrelacées qui s'assemblent pour former l'objet final. Les expériences montrent que notre modèle atteint une meilleure qualité, diversité et généralisation que les méthodes précédentes de génération au niveau des parties basées sur des images.

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.