SpaceControl: Introductie van Test-Tijd Ruimtelijke Controle in 3D Generatief Modelleren
SpaceControl: Introducing Test-Time Spatial Control to 3D Generative Modeling
December 5, 2025
Auteurs: Elisabetta Fedele, Francis Engelmann, Ian Huang, Or Litany, Marc Pollefeys, Leonidas Guibas
cs.AI
Samenvatting
Generatieve methoden voor 3D-assets hebben recentelijk opmerkelijke vooruitgang geboekt, maar het bieden van intuïtieve en precieze controle over de objectgeometrie blijft een grote uitdaging. Bestaande benaderingen steunen voornamelijk op tekst- of beeldprompts, die vaak tekortschieten in geometrische specificiteit: taal kan dubbelzinnig zijn en beelden zijn omslachtig om te bewerken. In dit werk introduceren we SpaceControl, een trainingsvrije testtijd-methode voor expliciete ruimtelijke controle van 3D-generatie. Onze aanpak accepteert een breed scala aan geometrische invoer, van grove primitieven tot gedetailleerde meshes, en integreert naadloos met moderne vooraf getrainde generatieve modellen zonder aanvullende training te vereisen. Een instelbare parameter stelt gebruikers in staat een afweging te maken tussen geometrische nauwkeurigheid en uitvoerrealisme. Uitgebreide kwantitatieve evaluatie en gebruikersstudies tonen aan dat SpaceControl zowel opgeleide als op optimalisatie gebaseerde referentiemethoden overtreft in geometrische nauwkeurigheid, terwijl een hoge visuele kwaliteit behouden blijft. Ten slotte presenteren we een interactieve gebruikersinterface die online bewerking van superquadrics mogelijk maakt voor directe conversie naar getextureerde 3D-assets, wat de praktische inzet in creatieve workflows vergemakkelijkt. Onze projectpagina is te vinden op https://spacecontrol3d.github.io/
English
Generative methods for 3D assets have recently achieved remarkable progress, yet providing intuitive and precise control over the object geometry remains a key challenge. Existing approaches predominantly rely on text or image prompts, which often fall short in geometric specificity: language can be ambiguous, and images are cumbersome to edit. In this work, we introduce SpaceControl, a training-free test-time method for explicit spatial control of 3D generation. Our approach accepts a wide range of geometric inputs, from coarse primitives to detailed meshes, and integrates seamlessly with modern pre-trained generative models without requiring any additional training. A controllable parameter lets users trade off between geometric fidelity and output realism. Extensive quantitative evaluation and user studies demonstrate that SpaceControl outperforms both training-based and optimization-based baselines in geometric faithfulness while preserving high visual quality. Finally, we present an interactive user interface that enables online editing of superquadrics for direct conversion into textured 3D assets, facilitating practical deployment in creative workflows. Find our project page at https://spacecontrol3d.github.io/