FullPart：以全分辨率生成每个3D部件
计算机视觉与模式识别
2025-10-31 v1
摘要
基于部件的3D生成在各种应用中具有巨大潜力。先前使用隐式向量集令牌表示部件的生成器通常缺乏足够的几何细节。另一类工作采用显式体素表示，但在所有部件之间共享一个全局体素网格；这通常导致小部件占据的体素过少，从而质量下降。在本文中，我们提出了FullPart，一个结合了隐式和显式范式的新颖框架。它首先通过隐式框向量集扩散过程推导出包围盒布局，这是一个隐式扩散能够有效处理的任务，因为框令牌几乎不包含几何细节。然后，它生成详细的部件，每个部件都在其自己的固定全分辨率体素网格内。与共享全局低分辨率空间不同，我们的方法中的每个部件——即使是小部件——都以全分辨率生成，从而能够合成复杂的细节。我们进一步引入了一种中心点编码策略，以解决不同实际尺寸的部件之间信息交换时的错位问题，从而保持全局一致性。此外，为了解决可靠部件数据的稀缺性，我们提出了PartVerse-XL，这是迄今为止最大的人工标注3D部件数据集，包含40K个对象和320K个部件。大量实验表明，FullPart在3D部件生成中达到了最先进的结果。我们将发布所有代码、数据和模型，以惠及未来3D部件生成的研究。
引用
@article{arxiv.2510.26140,
title = {FullPart: Generating each 3D Part at Full Resolution},
author = {Lihe Ding and Shaocong Dong and Yaokun Li and Chenjian Gao and Xiao Chen and Rui Han and Yihao Kuang and Hong Zhang and Bo Huang and Zhanpeng Huang and Zibin Wang and Dan Xu and Tianfan Xue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.26140},
year = {2025}
}
备注
Project page: https://fullpart3d.github.io