X-Part: 고해상도 및 구조적 일관성을 갖춘 형태 분해

초록

파트 수준에서 3D 형태를 생성하는 것은 메시 리토폴로지, UV 매핑, 3D 프린팅과 같은 다운스트림 애플리케이션에 있어 핵심적인 작업입니다. 그러나 기존의 파트 기반 생성 방법들은 종종 충분한 제어 가능성을 갖추지 못하고 의미론적으로 의미 있는 분해가 부족한 문제를 안고 있습니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 X-Part를 소개합니다. X-Part는 전체적인 3D 객체를 의미론적으로 의미 있고 구조적으로 일관된 파트로 분해하며 높은 기하학적 충실도를 갖추도록 설계된 제어 가능한 생성 모델입니다. X-Part는 파트 생성을 위한 프롬프트로 바운딩 박스를 활용하고, 의미 있는 분해를 위해 포인트 단위의 의미론적 특징을 주입합니다. 더불어, 우리는 인터랙티브 파트 생성을 위한 편집 가능한 파이프라인을 설계했습니다. 광범위한 실험 결과는 X-Part가 파트 수준 형태 생성에서 최첨단 성능을 달성함을 보여줍니다. 이 작업은 프로덕션 준비가 된 편집 가능하고 구조적으로 견고한 3D 자산을 생성하기 위한 새로운 패러다임을 제시합니다. 코드는 공개 연구를 위해 공개될 예정입니다.

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: 고해상도 및 구조적 일관성을 갖춘 형태 분해

X-Part: high fidelity and structure coherent shape decomposition

초록

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