이중 볼륨 패킹을 통한 효율적인 부위 단위 3D 객체 생성
Efficient Part-level 3D Object Generation via Dual Volume Packing
June 11, 2025
저자: Jiaxiang Tang, Ruijie Lu, Zhaoshuo Li, Zekun Hao, Xuan Li, Fangyin Wei, Shuran Song, Gang Zeng, Ming-Yu Liu, Tsung-Yi Lin
cs.AI
초록
최근 3D 객체 생성 분야의 발전은 품질과 효율성 모두를 크게 향상시켰습니다. 그러나 대부분의 기존 방법은 모든 부위가 융합된 단일 메시를 생성하므로, 개별 부위를 편집하거나 조작하는 능력이 제한됩니다. 주요 과제는 서로 다른 객체가 다양한 수의 부위를 가질 수 있다는 점입니다. 이를 해결하기 위해, 우리는 부위 단위의 3D 객체 생성을 위한 새로운 종단간(end-to-end) 프레임워크를 제안합니다. 단일 입력 이미지가 주어졌을 때, 우리의 방법은 임의의 수의 완전하고 의미론적으로 의미 있는 부위를 가진 고품질 3D 객체를 생성합니다. 우리는 모든 부위를 두 개의 상호 보완적인 볼륨으로 조직화하는 이중 볼륨 패킹 전략을 도입하여, 최종 객체로 조립될 수 있는 완전하고 교차된 부위를 생성할 수 있게 합니다. 실험 결과, 우리의 모델은 이전의 이미지 기반 부위 단위 생성 방법들보다 더 나은 품질, 다양성 및 일반화 능력을 달성함을 보여줍니다.
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.