PartUV: Desdobramento UV Baseado em Partes para Malhas 3D
PartUV: Part-Based UV Unwrapping of 3D Meshes
November 20, 2025
Autores: Zhaoning Wang, Xinyue Wei, Ruoxi Shi, Xiaoshuai Zhang, Hao Su, Minghua Liu
cs.AI
Resumo
O mapeamento UV (UV unwrapping) planifica superfícies 3D para 2D com distorção mínima, frequentemente exigindo que a superfície complexa seja decomposta em múltiplos *charts* (ilhas). Apesar de ser um tema amplamente estudado, os métodos existentes de mapeamento UV frequentemente enfrentam dificuldades com malhas geradas por IA, que são tipicamente ruidosas, irregulares e mal condicionadas. Esses métodos geralmente produzem *charts* altamente fragmentados e limites subótimos, introduzindo artefatos e prejudicando tarefas subsequentes. Apresentamos o PartUV, um *pipeline* de mapeamento UV baseado em partes que gera *charts* significativamente menos numerosos, alinhados semanticamente com as partes do objeto, mantendo baixa distorção. Construído sobre um método recente baseado em aprendizado para decomposição em partes, o PartField, o PartUV combina a decomposição semântica de alto nível de partes com novas heurísticas geométricas em um *framework* recursivo *top-down*. Ele garante que a distorção de cada *chart* permaneça abaixo de um limiar especificado pelo usuário, enquanto minimiza o número total de *charts*. O *pipeline* integra e estende algoritmos de parametrização e empacotamento, incorpora tratamento dedicado para malhas não múltiplas (*non-manifold*) e degeneradas, e é extensivamente paralelizado para eficiência. Avaliado em quatro conjuntos de dados diversos, incluindo objetos manufacturados, CAD, gerados por IA e Formas Comuns, o PartUV supera ferramentas existentes e métodos neurais recentes em contagem de *charts* e comprimento de costuras (*seam length*), alcança distorção comparável, exibe altas taxas de sucesso em malhas desafiadoras e permite novas aplicações, como o empacotamento com múltiplos *tiles* específicos por parte. Nossa página do projeto está em https://www.zhaoningwang.com/PartUV.
English
UV unwrapping flattens 3D surfaces to 2D with minimal distortion, often requiring the complex surface to be decomposed into multiple charts. Although extensively studied, existing UV unwrapping methods frequently struggle with AI-generated meshes, which are typically noisy, bumpy, and poorly conditioned. These methods often produce highly fragmented charts and suboptimal boundaries, introducing artifacts and hindering downstream tasks. We introduce PartUV, a part-based UV unwrapping pipeline that generates significantly fewer, part-aligned charts while maintaining low distortion. Built on top of a recent learning-based part decomposition method PartField, PartUV combines high-level semantic part decomposition with novel geometric heuristics in a top-down recursive framework. It ensures each chart's distortion remains below a user-specified threshold while minimizing the total number of charts. The pipeline integrates and extends parameterization and packing algorithms, incorporates dedicated handling of non-manifold and degenerate meshes, and is extensively parallelized for efficiency. Evaluated across four diverse datasets, including man-made, CAD, AI-generated, and Common Shapes, PartUV outperforms existing tools and recent neural methods in chart count and seam length, achieves comparable distortion, exhibits high success rates on challenging meshes, and enables new applications like part-specific multi-tiles packing. Our project page is at https://www.zhaoningwang.com/PartUV.