HoloPart：港大联合VAST开源生成完整可编辑部件的3D模型

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主要介绍

HoloPart 是香港大学与 VAST 联合开源的3D模型生成框架，专注于将复杂3D物体分解为完整且可编辑的语义部件。该框架通过生成式AI技术，不仅识别可见的几何表面，还能推断被遮挡部分的完整结构，实现部件的隐式分割与几何超分辨率重建，为3D内容创作提供高效、智能的部件级编辑能力。

功能特点

1. 部件隐式分割
   • 自动识别3D模型的表面片段，并补全被遮挡的几何结构，输出完整、语义明确的可编辑部件。
   • 支持多格式导出（如 Blender、Maya 等工具兼容的格式），可直接用于动画制作或工业设计。
2. 几何超分辨率
   • 提升部件细节精度，支持0.1mm级特征重建，适用于高精度3D打印或虚拟现实场景。
3. 原子级编辑
   • 允许用户单独修改任意零件的尺寸、材质或拓扑结构，实现参数化批量修改。
4. 穿透式重构
   • 即使面对严重遮挡的部件，也能通过深度学习预测完整几何形状，保持整体模型的结构一致性。

优缺点

优点

• 高精度与完整性：通过几何超分辨率和穿透式重构，生成部件的细节精度和完整性显著优于传统方法。
• 可编辑性强：支持部件级的原子级编辑，满足工业设计和动画制作中的精细化需求。
• 开源与兼容性：代码开源，支持多种3D工具导入，降低使用门槛。

缺点

• 计算资源需求高：几何超分辨率和大规模预训练模型对硬件性能要求较高。
• 数据依赖性：虽然框架本身开源，但高质量的预训练数据集可能需要额外获取。

如何使用

1. 环境配置

2. 准备模型输入

   • 使用 trimesh 加载3D模型，并生成部件分块文件。

3. 执行部件分解

4. 结果导出

   • 分解后的部件可直接导出为标准化格式，用于后续编辑或渲染。

框架技术原理

1. 两阶段处理架构
   • 初始分割阶段：利用 SAMPart3D 获取部件表面片段。
   • 部件补全阶段：通过 PartComp 扩散网络重构完整几何。
2. 混合注意力机制
   • 局部注意力：捕捉零件的微观特征。
   • 全局上下文注意力：维持整体模型的结构一致性。
3. 迁移学习策略
   • 基于 ShapeNet 数据集预训练通用形状表示，使用 PartObjaverse-Tiny 进行针对性微调。

创新点

1. 生成式3D部件隐式分割：首个实现从部分观测中推断完整部件的开源框架。
2. 穿透式重构能力：通过深度学习预测被遮挡部分的几何形状，突破传统分割技术的局限性。
3. 工业级精度：几何超分辨率技术将细节精度提升3个量级，满足高精度应用需求。

评估标准

1. 部件完整性：评估分解后部件的几何完整性和语义合理性。
2. 重建精度：通过几何误差（如 Chamfer Distance）和视觉保真度评估。
3. 编辑灵活性：测试用户对部件的修改操作是否流畅且符合预期。

应用领域

• 动画与影视制作：快速生成可动画化的角色部件，提升制作效率。
• 工业设计：实现参数化部件修改，加速产品迭代。
• 虚拟现实与游戏：生成高精度3D模型，增强沉浸式体验。
• 3D打印与制造：提供可直接用于生产的可编辑部件模型。

项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/VAST-AI-Research/HoloPart