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阅读: 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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Prompt 语宙 > AIGC 资讯 > HoloPart – 港大联合 VAST 开源生成完整可编辑部件的 3D 模型
AIGC 资讯

HoloPart – 港大联合 VAST 开源生成完整可编辑部件的 3D 模型

站外新闻
最近更新: 2026年6月8日 上午4:51
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HoloPart是什么

HoloPart 是香港大学、VAST 团队推出的新型扩散模型,支持将 3D 物体分解为完整、可编辑的语义部件,即使部件被遮挡。HoloPar基于两阶段方法,用局部注意力和全局上下文注意力机制,确保零件的细节和整体形状的一致性。HoloPart 在 ABO 和 PartObjaverse-Tiny 数据集上的表现显著优于现有方法,为几何编辑、材质编辑和动画制作等下游应用提供新的可能性。

阅读目录
  • HoloPart是什么
  • HoloPart的主要功能
  • HoloPart的技术原理
  • HoloPart的项目地址
  • HoloPart的应用场景

HoloPart

HoloPart的主要功能

  • 3D 零件隐式分割:识别可见的表面片段,支持补全被遮挡的部分,生成完整的 3D 零件。
  • 几何超分辨率:支持几何细节的超分辨率重建。
  • 下游应用支持:支持多种下游应用,包括几何编辑、材质编辑、动画制作和几何处理。

HoloPart的技术原理

  • 两阶段方法:
    • 初始分割:用现有的 3D 零件分割技术(如 SAMPart3D)获取初始的、不完整的零件片段(表面片段)。
    • 零件补全:基于 PartComp(基于扩散模型的网络)将片段补全为完整的 3D 零件。
  • 扩散模型:PartComp 是基于扩散模型的网络,基于捕捉零件的细粒度几何细节,确保零件的局部特征被准确还原。用整体形状的上下文信息,确保补全的零件与整体形状在几何和语义上保持一致。
  • 数据预训练与微调:用变分自编码器(VAE)和扩散模型对大规模的完整 3D 形状数据进行预训练,学习通用的 3D 形状表示。在有限的零件数据上对预训练模型进行微调,适应零件补全任务,克服数据稀缺的挑战。

HoloPart的项目地址

  • 项目官网:https://vast-ai-research.github.io/HoloPart/
  • GitHub仓库:https://github.com/VAST-AI-Research/HoloPart
  • HuggingFace模型库:https://huggingface.co/VAST-AI/HoloPart
  • arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2504.07943
  • 在线体验Demo:https://huggingface.co/spaces/VAST-AI/HoloPart

HoloPart的应用场景

  • 几何编辑:修改零件的大小、形状和位置,满足设计需求。
  • 材质分配:为零件添加不同材质,提升视觉效果。
  • 动画制作:让零件独立运动,如车轮转动,提高动画灵活性。
  • 几何处理:优化零件的网格划分,提升模型质量。
  • 数据生成:为 3D 模型训练提供高质量零件数据,丰富创作素材。
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