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効率的なパートレベル3Dオブジェクト生成のためのデュアルボリュームパッキング

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

June 11, 2025
著者: Jiaxiang Tang, Ruijie Lu, Zhaoshuo Li, Zekun Hao, Xuan Li, Fangyin Wei, Shuran Song, Gang Zeng, Ming-Yu Liu, Tsung-Yi Lin
cs.AI

要旨

3Dオブジェクト生成における最近の進展は、品質と効率の両面で大幅な向上をもたらしました。しかし、既存の手法の多くは、すべてのパーツが融合した単一のメッシュを生成するため、個々のパーツを編集または操作する能力が制限されています。重要な課題として、異なるオブジェクトはパーツの数が異なる場合があります。これを解決するため、我々はパーツレベルの3Dオブジェクト生成のための新しいエンドツーエンドフレームワークを提案します。単一の入力画像を基に、我々の手法は任意の数の完全で意味的に意味のあるパーツを持つ高品質な3Dオブジェクトを生成します。我々は、すべてのパーツを2つの補完的なボリュームに整理するデュアルボリュームパッキング戦略を導入し、最終的なオブジェクトに組み立てられる完全で交差したパーツの作成を可能にします。実験結果は、我々のモデルが従来の画像ベースのパーツレベル生成手法よりも優れた品質、多様性、汎化性能を達成することを示しています。
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.
PDF62June 13, 2025