FullPart: Gerando Cada Peça 3D em Resolução Completa

FullPart: Generating each 3D Part at Full Resolution

October 30, 2025

Autores: Lihe Ding, Shaocong Dong, Yaokun Li, Chenjian Gao, Xiao Chen, Rui Han, Yihao Kuang, Hong Zhang, Bo Huang, Zhanpeng Huang, Zibin Wang, Dan Xu, Tianfan Xue

cs.AI

Resumo

A geração 3D baseada em partes possui grande potencial para diversas aplicações. Os geradores de partes anteriores que representam componentes usando tokens implícitos de conjuntos vetoriais frequentemente sofrem com detalhes geométricos insuficientes. Outra linha de trabalho adota uma representação voxel explícita, mas compartilha uma grade voxel global entre todas as partes; isso frequentemente faz com que partes pequenas ocupem poucos voxels, levando à degradação da qualidade. Neste artigo, propomos o FullPart, uma nova estrutura que combina os paradigmas implícito e explícito. Ele primeiro deriva o layout da caixa delimitadora através de um processo de difusão implícito de conjuntos vetoriais de caixas - uma tarefa que a difusão implícita lida com eficácia, já que os tokens de caixa contêm poucos detalhes geométricos. Em seguida, gera partes detalhadas, cada uma dentro de sua própria grade voxel de resolução completa fixa. Em vez de compartilhar um espaço global de baixa resolução, cada parte em nosso método - mesmo as pequenas - é gerada em resolução completa, permitindo a síntese de detalhes intrincados. Introduzimos ainda uma estratégia de codificação por ponto central para abordar o problema de desalinhamento ao trocar informações entre partes de tamanhos reais diferentes, mantendo assim a coerência global. Além disso, para enfrentar a escassez de dados confiáveis de partes, apresentamos o PartVerse-XL, o maior conjunto de dados de partes 3D anotado manualmente até o momento, com 40K objetos e 320K partes. Experimentos extensivos demonstram que o FullPart alcança resultados state-of-the-art em geração de partes 3D. Disponibilizaremos todo o código, dados e modelo para beneficiar pesquisas futuras em geração de partes 3D.

English

Part-based 3D generation holds great potential for various applications. Previous part generators that represent parts using implicit vector-set tokens often suffer from insufficient geometric details. Another line of work adopts an explicit voxel representation but shares a global voxel grid among all parts; this often causes small parts to occupy too few voxels, leading to degraded quality. In this paper, we propose FullPart, a novel framework that combines both implicit and explicit paradigms. It first derives the bounding box layout through an implicit box vector-set diffusion process, a task that implicit diffusion handles effectively since box tokens contain little geometric detail. Then, it generates detailed parts, each within its own fixed full-resolution voxel grid. Instead of sharing a global low-resolution space, each part in our method - even small ones - is generated at full resolution, enabling the synthesis of intricate details. We further introduce a center-point encoding strategy to address the misalignment issue when exchanging information between parts of different actual sizes, thereby maintaining global coherence. Moreover, to tackle the scarcity of reliable part data, we present PartVerse-XL, the largest human-annotated 3D part dataset to date with 40K objects and 320K parts. Extensive experiments demonstrate that FullPart achieves state-of-the-art results in 3D part generation. We will release all code, data, and model to benefit future research in 3D part generation.