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🎮 "别再用胶水粘3D模型!港大开源神器让零件自动生长,模型设计师集体失业警告"
大家好,我是蚝油菜花。你是否经历过这些建模噩梦——
- 🖨️ 打印模型时发现内部零件缺失,连夜返工改设计
- 🧩 想调整椅背弧度,却要重新建模整个结构
- 🎬 动画师为独立运动部件,手动拆分模型到崩溃...
今天要解密的 HoloPart 正在颠覆3D创作流程!这个由港大与VAST联合研发的扩散模型:
- ✅ 穿透式重构:自动补全被遮挡部件的完整几何结构
- ✅ 原子级编辑:支持单独修改任意零件的尺寸与材质
- ✅ 工业级精度:几何超分辨率让细节精度提升3个量级
已有动画工作室用它1小时完成机甲分镜,工业设计团队实现参数化批量修改——你的建模软件准备好迎接「部件级智能」时代了吗?
🚀 快速阅读
- HoloPart是基于扩散模型的开源3D部件分解框架
- 核心功能:实现被遮挡部件的完整重构与几何超分辨率
- 技术原理:两阶段处理架构结合局部注意力机制,预训练模型突破数据局限
HoloPart 是什么
HoloPart 是首个实现生成式3D部件隐式分割的开源框架,能够将复杂三维模型分解为完整且语义明确的可编辑部件。其突破性在于即使面对部分遮挡的部件,仍可通过深度学习预测完整几何结构。
该框架采用两阶段处理流程,结合局部细节捕捉与全局语义理解,在保证部件独立可编辑性的同时维持整体模型的结构一致性。通过大规模预训练与针对性微调,有效解决了3D部件数据稀缺的技术难题。
HoloPart 的主要功能
- 部件隐式分割:自动识别表面片段并补全被遮挡结构,输出完整3D零件
- 几何超分辨率:提升部件细节精度,支持0.1mm级特征重建
- 多格式输出:生成可直接导入Blender/Maya等工具的标准化部件文件
HoloPart 的技术原理
- 两阶段架构:
- 初始分割阶段采用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
- 混合注意力机制:
- 局部注意力捕捉零件微观特征
- 全局上下文注意力维持整体一致性
- 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
如何运行 HoloPart
1. 环境配置
git clone https://github.com/VAST-AI-Research/HoloPart.git
cd HoloPart
conda create -n holopart python=3.10
conda activate holopart
pip install -r requirements.txt
2. 准备模型输入
import trimesh, numpy as np
mesh = trimesh.load("mesh.glb", force="mesh")
mask = np.load("mask.npy")
# 生成部件分块文件
mesh_parts = trimesh.Scene([mesh.submesh([mask==i]) for i in np.unique(mask)]
mesh_parts.export("input_mesh.glb")
3. 执行部件分解
python -m scripts.inference_holopart --mesh-input input_mesh.glb
资源
- GitHub 仓库:github.com/VAST-AI-Res…
- HuggingFace 仓库:huggingface.co/VAST-AI/Hol…
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