X-Part: 高忠実度かつ構造的に一貫した形状分解

要旨

パートレベルでの3D形状生成は、メッシュリトポロジー、UVマッピング、3Dプリンティングなどの下流アプリケーションにおいて極めて重要です。しかし、既存のパートベース生成手法は、十分な制御性を欠き、意味的に有意義な分解が不十分であることが多いです。この課題に対処するため、我々はX-Partを提案します。X-Partは、全体的な3Dオブジェクトを意味的に有意義で構造的に一貫したパートに分解し、高い幾何学的忠実度を実現する制御可能な生成モデルです。X-Partは、パート生成のためのプロンプトとしてバウンディングボックスを活用し、意味的分解のためにポイント単位のセマンティック特徴を注入します。さらに、インタラクティブなパート生成のための編集可能なパイプラインを設計しています。広範な実験結果は、X-Partがパートレベル形状生成において最先端の性能を達成することを示しています。本研究成果は、プロダクションレディで編集可能かつ構造的に健全な3Dアセットを作成するための新たなパラダイムを確立します。コードは公開され、研究コミュニティに提供されます。

English

Generating 3D shapes at part level is pivotal for downstream applications such as mesh retopology, UV mapping, and 3D printing. However, existing part-based generation methods often lack sufficient controllability and suffer from poor semantically meaningful decomposition. To this end, we introduce X-Part, a controllable generative model designed to decompose a holistic 3D object into semantically meaningful and structurally coherent parts with high geometric fidelity. X-Part exploits the bounding box as prompts for the part generation and injects point-wise semantic features for meaningful decomposition. Furthermore, we design an editable pipeline for interactive part generation. Extensive experimental results show that X-Part achieves state-of-the-art performance in part-level shape generation. This work establishes a new paradigm for creating production-ready, editable, and structurally sound 3D assets. Codes will be released for public research.

X-Part: 高忠実度かつ構造的に一貫した形状分解

X-Part: high fidelity and structure coherent shape decomposition

要旨

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