FullPart: フル解像度での各3Dパーツの生成

FullPart: Generating each 3D Part at Full Resolution

October 30, 2025

著者: Lihe Ding, Shaocong Dong, Yaokun Li, Chenjian Gao, Xiao Chen, Rui Han, Yihao Kuang, Hong Zhang, Bo Huang, Zhanpeng Huang, Zibin Wang, Dan Xu, Tianfan Xue

cs.AI

要旨

部品ベースの3D生成は、様々な応用において大きな可能性を秘めています。これまでの部品生成手法では、暗黙的なベクトル集合トークンを用いて部品を表現するものが多く見られましたが、幾何学的な詳細が不十分になりがちでした。別の手法では、明示的なボクセル表現を採用していますが、全ての部品で単一の大域的なボクセルグリッドを共有するため、小さな部品が占めるボクセル数が少なくなり、品質の低下を招くことがよくあります。本論文では、暗黙的・明示的パラダイムの両方を組み合わせた新しいフレームワークであるFullPartを提案します。本手法ではまず、暗黙的なボックスベクトル集合拡散過程を通じてバウンディングボックスのレイアウトを導出します。ボックストークンは幾何学的詳細をほとんど含まないため、このタスクは暗黙的拡散が効果的に処理します。次に、各部品をそれぞれ独自の固定されたフル解像度のボクセルグリッド内で詳細に生成します。大域的な低解像度空間を共有する代わりに、本手法では小さな部品も含む全ての部品がフル解像度で生成されるため、複雑な詳細の合成が可能となります。さらに、実際のサイズが異なる部品間で情報を交換する際の位置ずれ問題を解決するために、中心点エンコーディング戦略を導入し、大域的な一貫性を維持します。加えて、信頼性の高い部品データの不足に対処するため、4万オブジェクト、32万部品からなるこれまでで最大の人手注釈付き3D部品データセットであるPartVerse-XLを構築しました。大規模な実験により、FullPartが3D部品生成において最先端の結果を達成することを実証します。今後の3D部品生成研究の発展に貢献するため、全てのコード、データ、モデルを公開する予定です。

English

Part-based 3D generation holds great potential for various applications. Previous part generators that represent parts using implicit vector-set tokens often suffer from insufficient geometric details. Another line of work adopts an explicit voxel representation but shares a global voxel grid among all parts; this often causes small parts to occupy too few voxels, leading to degraded quality. In this paper, we propose FullPart, a novel framework that combines both implicit and explicit paradigms. It first derives the bounding box layout through an implicit box vector-set diffusion process, a task that implicit diffusion handles effectively since box tokens contain little geometric detail. Then, it generates detailed parts, each within its own fixed full-resolution voxel grid. Instead of sharing a global low-resolution space, each part in our method - even small ones - is generated at full resolution, enabling the synthesis of intricate details. We further introduce a center-point encoding strategy to address the misalignment issue when exchanging information between parts of different actual sizes, thereby maintaining global coherence. Moreover, to tackle the scarcity of reliable part data, we present PartVerse-XL, the largest human-annotated 3D part dataset to date with 40K objects and 320K parts. Extensive experiments demonstrate that FullPart achieves state-of-the-art results in 3D part generation. We will release all code, data, and model to benefit future research in 3D part generation.