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業(yè)界首個(gè)高質(zhì)量原生3D組件生成模型來(lái)了!來(lái)自騰訊混元團(tuán)隊(duì)

人工智能 新聞
現(xiàn)有的3D生成算法通常會(huì)生成一體化的3D模型,而下游應(yīng)用通常需要語(yǔ)義可分解的3D形狀,即3D物體的每一個(gè)組件需要單獨(dú)地生成出來(lái)。

業(yè)界首個(gè)高質(zhì)量原生3D組件生成模型來(lái)了!來(lái)自騰訊混元3D團(tuán)隊(duì)。

現(xiàn)有的3D生成算法通常會(huì)生成一體化的3D模型,而下游應(yīng)用通常需要語(yǔ)義可分解的3D形狀,即3D物體的每一個(gè)組件需要單獨(dú)地生成出來(lái)。

類(lèi)似以下視頻所演示的那樣:

一般來(lái)說(shuō),組件式3D生成主要有2個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景:

1) 視頻游戲制作管線: 在游戲中, 很多資產(chǎn)是要根據(jù)語(yǔ)意信息將其綁定不同的游戲邏輯, 比如,汽車(chē)模型應(yīng)該能夠被分解為主體和四個(gè)可滾動(dòng)的輪子, 這樣輪子是可以單獨(dú)滾動(dòng)起來(lái)的。所以組件拆分很重要。

與此同時(shí),3D幾何生成的下游鏈路,包括低模拓?fù)?,UV展開(kāi)等模塊。這些模塊處理很復(fù)雜的幾何會(huì)變得困難,通過(guò)將復(fù)雜幾何進(jìn)行拆分簡(jiǎn)單的小組件,這種分而治之的策略,可以大大降低下游算法的處理難度。

2)3D打印: 這對(duì)3D打印行業(yè)也是不錯(cuò)的消息, 用戶可以把組件一個(gè)一個(gè)打印出來(lái)然后再組裝,像搭積木一樣。

然而,現(xiàn)有的組件式3D生成方法通常缺乏足夠的可控性,生成部件的幾何質(zhì)量不夠理想,并且語(yǔ)義連貫性有限。

對(duì)此,Hunyuan3D-Part提出了一種用于打造可投入生產(chǎn),幾何質(zhì)量高,可編輯,且結(jié)構(gòu)合理的組件式3D生成新范式。

下面詳細(xì)來(lái)看。

技術(shù)流程介紹

如下圖所示,給定一張輸入圖片,團(tuán)隊(duì)首先使用Hunyuan3D的基模型獲取整體形狀(可以是V2.5或者V3.0)。

然后,將整體Mesh傳遞給部件檢測(cè)模塊P3-SAM,以獲得語(yǔ)義特征和部件的邊界框(bounding boxes)。

最后,由X-Part將整體形狀分解為各個(gè)部件。

△圖1. Hunyuan3D-Part組件拆分整體流程

其技術(shù)亮點(diǎn)在于:

1)提出了業(yè)界首個(gè)原生3D分割模型P3-SAM, 利用大規(guī)模高質(zhì)量3D數(shù)據(jù)訓(xùn)練,擺脫對(duì)2D數(shù)據(jù)的依賴,大幅提高3D組件分割的精度和魯棒性。

2)提出了工業(yè)級(jí)組件生成模型X-Part,重新定義3D組件生成可控性和生成質(zhì)量的天花板。

技術(shù)展開(kāi)介紹

以下為P3-SAM和X-Part的詳細(xì)介紹。

原生3D分割模型P3-SAM

團(tuán)隊(duì)提出了一種原生3D的分割模型,稱(chēng)為Point-Promptable Part Segmentation,即P3-SAM。

該模型旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)任意復(fù)雜三維物體的全自動(dòng)分割,生成精確掩碼并具備極強(qiáng)的魯棒性。作為開(kāi)創(chuàng)性的可提示圖像分割工作,SAM為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)提供了可行的方案。

然而,本方法聚焦于自動(dòng)實(shí)現(xiàn)精確的組件分割,并對(duì)SAM的體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行了簡(jiǎn)化。團(tuán)隊(duì)未采用SAM中復(fù)雜的分割解碼器和多類(lèi)型提示,僅采用單一正點(diǎn)提示進(jìn)行處理。

具體來(lái)說(shuō),如圖2所示,P3-SAM包含一個(gè)特征提取器、三個(gè)分割頭和一個(gè)IoU(交并比)預(yù)測(cè)頭。

△圖2. P3-SAM訓(xùn)練流程

PointTransformerV3作為特征提取器,并融合其不同層級(jí)的特征作為點(diǎn)級(jí)特征。輸入的點(diǎn)提示和特征信息會(huì)被融合,并傳遞至分割頭,用于預(yù)測(cè)三個(gè)多尺度掩碼。同時(shí),IoU預(yù)測(cè)頭用于評(píng)估掩碼質(zhì)量。

為實(shí)現(xiàn)物體的自動(dòng)分割,如圖3所示,團(tuán)隊(duì)利用FPS(最遠(yuǎn)點(diǎn)采樣)生成點(diǎn)提示,配合NMS(非極大值抑制)合并冗余掩碼。點(diǎn)級(jí)掩碼隨后被投影到網(wǎng)格面上,從而獲得部件分割結(jié)果。

△圖3. P3-SAM自動(dòng)分割流程

本方法的另一關(guān)鍵創(chuàng)新在于,完全摒棄2D SAM的影響,依賴于原生3D部件監(jiān)督,進(jìn)行原生3D分割模型的訓(xùn)練。

鑒于現(xiàn)有3D部件分割數(shù)據(jù)集規(guī)模普遍較小且缺乏詳細(xì)部件標(biāo)注,本方案開(kāi)發(fā)了一套用于美術(shù)師創(chuàng)建網(wǎng)格的自動(dòng)化部件標(biāo)注流程,并據(jù)此生成了一個(gè)包含370萬(wàn)個(gè)高質(zhì)量部件級(jí)掩碼的三維網(wǎng)格數(shù)據(jù)集。

最終模型在該數(shù)據(jù)集上展現(xiàn)出優(yōu)越的可擴(kuò)展性,并實(shí)現(xiàn)了強(qiáng)魯棒性、精確性及全局一致性的組件級(jí)分割。

X-Part:高保真且結(jié)構(gòu)一致的形狀分解

X-Part能夠?qū)崿F(xiàn)具有語(yǔ)義意義且結(jié)構(gòu)一致的部件生成。目標(biāo)是在給定物體點(diǎn)云的情況下,生成高保真、結(jié)構(gòu)一致的部件幾何體,同時(shí)保證對(duì)分解過(guò)程的靈活可控性。

如圖4所示,首先利用P3-SAM得到組件的包圍盒,點(diǎn)云語(yǔ)義特征。 為實(shí)現(xiàn)可控性提出了一個(gè)基于部件級(jí)提示的特征提取模塊,利用P3-SAM包圍盒作為提示,指示部件的位置和尺寸,而不是直接將分割結(jié)果作為輸入。

與細(xì)粒度、點(diǎn)級(jí)分割提示相比,包圍盒提供了一種更粗粒度的引導(dǎo)方式,有助于緩解對(duì)輸入的過(guò)擬合。

此外,包圍盒還為部分可見(jiàn)部件提供了額外的體積信息,從而有利于生成和可控性。

其次,盡管分割結(jié)果可能存在不準(zhǔn)確,團(tuán)隊(duì)注意到高維點(diǎn)級(jí)語(yǔ)義特征并沒(méi)有受到P3-SAM中聚類(lèi)算法或預(yù)測(cè)頭所導(dǎo)致的信息壓縮影響,因此能夠提供更準(zhǔn)確的語(yǔ)義表示。

因此,團(tuán)隊(duì)將語(yǔ)義特征以精心設(shè)計(jì)的特征擾動(dòng)方式引入到其框架中,這有助于實(shí)現(xiàn)有意義的部件分解。

△圖4. X-Part訓(xùn)練流程

Benchmark定量對(duì)比結(jié)果

本方案在三個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了效果評(píng)估:PartObj-Tiny、PartObj-Tiny-WT和PartNetE。

PartObj-Tiny是Objarvse的一個(gè)子集,包含8個(gè)類(lèi)別共200個(gè)數(shù)據(jù)樣本,并且都帶有人工標(biāo)注的部件分割信息。

PartObj-Tiny-WT是PartObj-Tiny的閉合水密(watertight)版本。

如表1(組件分割模型P3-SAM和現(xiàn)有工作對(duì)比結(jié)果)、表2(組件生成模型X-Part和競(jìng)品對(duì)比結(jié)果)所示,其分割和生成結(jié)果大幅超越現(xiàn)有工作。

可視化效果

團(tuán)隊(duì)還對(duì)模型的分割及生成效果進(jìn)行了可視化。

下圖為P3-SAM的分割結(jié)果:

然后是X-Part的生成結(jié)果:

下圖為X-Part的生成結(jié)果, 左中右依次為輸入圖、混元3D V2.5生成結(jié)果、組件拆分結(jié)果。

下圖為X-Part的生成結(jié)果和開(kāi)源對(duì)比:

下圖為X-Part的生成結(jié)果和閉源R模型對(duì)比:

體驗(yàn)地址及相關(guān)技術(shù)論文如下。

代碼:https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Part權(quán)重: https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Part

P3-SAM論文及項(xiàng)目地址:https://arxiv.org/abs/2509.06784
https://murcherful.github.io/P3-SAM/

X-Part論文及項(xiàng)目地址:https://arxiv.org/abs/2509.08643
https://yanxinhao.github.io/Projects/X-Part/

體驗(yàn)入口:
(輕量版)Hugging Face demo:https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan3D-Part
(滿血版)混元3D Studio:https://3d.hunyuan.tencent.com/studio


責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 量子位
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