SpaceControl: Introduzione del controllo spaziale durante il test nella modellazione generativa 3D

SpaceControl: Introducing Test-Time Spatial Control to 3D Generative Modeling

December 5, 2025

Autori: Elisabetta Fedele, Francis Engelmann, Ian Huang, Or Litany, Marc Pollefeys, Leonidas Guibas

cs.AI

Abstract

I metodi generativi per asset 3D hanno recentemente conseguito progressi notevoli, ma fornire un controllo intuitivo e preciso sulla geometria degli oggetti rimane una sfida fondamentale. Gli approcci esistenti si basano prevalentemente su prompt testuali o immagini, che spesso risultano carenti in specificità geometrica: il linguaggio può essere ambiguo e le immagini sono macchinose da modificare. In questo lavoro presentiamo SpaceControl, un metodo training-free che opera al momento del test per il controllo spaziale esplicito della generazione 3D. Il nostro approccio accetta un'ampia gamma di input geometrici, da primitive semplici a mesh dettagliate, e si integra perfettamente con modelli generativi pre-addestrati moderni senza richiedere alcuna formazione aggiuntiva. Un parametro controllabile consente agli utenti di bilanciare fedeltà geometrica e realismo dell'output. Una valutazione quantitativa estensiva e studi utente dimostrano che SpaceControl supera le baseline basate su training e ottimizzazione nella fedeltà geometrica, preservando al contempo un'elevata qualità visiva. Infine, presentiamo un'interfaccia utente interattiva che consente la modifica online di superquadriche per la conversione diretta in asset 3D texturizzati, facilitando l'implementazione pratica nei flussi di lavoro creativi. La pagina del progetto è disponibile all'indirizzo 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/