PartCrafter – AI 3D生成模型,支持多部件联合生成
芊芊下载2025-06-10 22:24:243次浏览
PartCrafter是什么
PartCrafter 是先进的3D生成模型,能从单张RGB图像中生成多个语义明确且几何形态各异的3D网格。通过组合潜在空间表示每个3D部件,使用层次化注意力机制在部件内部和部件之间传递信息,确保生成的3D模型具有全局一致性。模型基于预训练的3D网格扩散变换器(DiT),继承了其权重、编码器和解码器,进一步提升了生成能力。能实现端到端的部件感知生成,支持从单个对象到复杂多对象场景的生成。实验表明,模型在生成可分解的3D网格方面超越了现有方法,在输入图像中不可直接观察到的部件也能准确生成。
PartCrafter的主要功能
- 多部件联合生成:PartCrafter能从单张图像中一次性生成多个部件和物体,每个部件都具有明确的语义和独特的几何形态。
- 部件感知生成:模型通过组合潜在空间表示每个3D部件,采用层次化注意力机制在部件内部和部件之间传递信息。
- 端到端生成:PartCrafter支持从单张图像到复杂多对象场景的端到端生成。用户只需提供一张图像,模型可生成完整的3D场景,包括多个独立的部件和对象。
- 部件级编辑:生成的3D模型支持部件级别的编辑和修改。用户可以对生成的部件进行单独操作,如调整位置、旋转、缩放等,实现更加灵活的3D设计和创作。
- 复杂场景建模:PartCrafter适用于复杂场景的建模,例如机械结构、建筑模型等。能生成多个部件并确保这些部件之间的协同关系,生成更加真实和复杂的3D场景。
- 预训练模型支持:模型基于预训练的3D网格扩散变换器(DiT),继承了其权重、编码器和解码器。这种预训练机制进一步提升了模型的生成能力和效率。
PartCrafter的技术原理
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组合式潜在空间:每个3D部件由一组解耦的潜在令牌表示,使部件在生成过程中可以独立演化,保留部件级别的细节。
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层次化注意力机制:支持在单个部件内部及所有部件之间进行结构化信息流动,确保生成过程中的全局一致性。
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基于预训练的3D网格扩散变换器(DiT):PartCrafter继承了预训练的权重、编码器和解码器,进一步提升了模型的生成能力。
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端到端部件感知生成:在单张图像的条件下,PartCrafter能同时去噪多个3D部件,实现从个体对象到复杂多对象场景的端到端部件感知生成。
PartCrafter的项目地址
- 项目官网:https://wgsxm.github.io/projects/partcrafter/
- Github仓库:https://github.com/wgsxm/PartCrafter
- arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2506.05573
PartCrafter的应用场景
- 游戏开发:PartCrafter能快速生成高质量的3D游戏资产,包括角色、道具和场景等。通过单张图像或文本描述,开发者可以在短时间内获得大量3D模型,加快游戏开发进程。
- 建筑和室内设计:在建筑和室内设计领域,PartCrafter可用于快速生成建筑模型和室内装饰方案。设计师可以通过上传建筑图纸或设计草图,快速生成3D模型,进行方案的可视化展示,帮助客户更好地理解设计意图。
- 影视制作:PartCrafter的超高清几何细节建模能力和多视图输入生成PBR模型功能,能为影视制作团队提供高质量的3D模型素材。
- 教育:在教育领域,PartCrafter可用于展示复杂的科学概念,如分子结构、人体解剖等,增强学生的理解和学习效果。
- 增强现实/虚拟现实:PartCrafter生成的逼真3D模型有助于构建更加真实的AR/VR体验。通过单张图像生成的3D模型可以直接用于虚拟场景的构建,为用户带来更加沉浸式的体验。
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