SpaceControl: Introdução do Controle Espacial em Tempo de Teste para Modelagem Generativa 3D
SpaceControl: Introducing Test-Time Spatial Control to 3D Generative Modeling
December 5, 2025
Autores: Elisabetta Fedele, Francis Engelmann, Ian Huang, Or Litany, Marc Pollefeys, Leonidas Guibas
cs.AI
Resumo
Os métodos generativos para ativos 3D alcançaram progressos notáveis recentemente, mas fornecer controle intuitivo e preciso sobre a geometria do objeto continua sendo um desafio fundamental. As abordagens existentes dependem predominantemente de prompts de texto ou imagem, que frequentemente apresentam limitações em especificidade geométrica: a linguagem pode ser ambígua e as imagens são difíceis de editar. Neste trabalho, apresentamos o SpaceControl, um método livre de treinamento aplicado durante o teste para controle espacial explícito da geração 3D. Nossa abordagem aceita uma ampla gama de entradas geométricas, desde primitivas simples até malhas detalhadas, e integra-se perfeitamente com modelos generativos pré-treinados modernos sem exigir qualquer treinamento adicional. Um parâmetro controlável permite aos usuários equilibrar a fidelidade geométrica com o realismo do resultado. Avaliação quantitativa extensiva e estudos com utilizadores demonstram que o SpaceControl supera tanto as linhas de base baseadas em treinamento quanto as baseadas em otimização em fidelidade geométrica, preservando alta qualidade visual. Por fim, apresentamos uma interface de utilizador interativa que permite a edição online de superquádricas para conversão direta em ativos 3D texturizados, facilitando a implantação prática em fluxos de trabalho criativos. Consulte nossa página do projeto em 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/