Hunyuan3D-Part リリース: ネイティブ 3D セグメンテーション P3-SAM と制御可能なパーツ生成 X-Part が完全にオープンソース化されました

I. 要約

Hunyuan3D-Partは、Tencent Hunyuanが提供するオープンソースのコンポーネントレベルの3D形状生成・分解ソリューションです。P3 -SAM （ネイティブ3Dパーツセグメンテーション）とX-Part （制御可能なパーツ生成）で構成されています。トレーニングは2D SAMに依存しません。約370万の形状とクリーンなパーツ注釈に基づいて、自動3Dセグメンテーションと拡散パーツ生成を提供します。論文では、複数のベンチマークで最先端の結果を達成したことが報告されています。Hunyuan3D Studioではフル機能が利用可能で、P3-SAMとX-Partの軽量版はリポジトリで入手できます。

2. コア機能

1.ネイティブ 3D セグメンテーション: P3-SAM は、ポイントのヒントと完全に自動化されたプロセスをサポートし、3D で直接パーツ検出とインスタンスのセグメンテーションを実行します。

2.制御可能なコンポーネント生成: X-Part は境界ボックスを制約として使用し、セマンティック機能とジオメトリ機能を統合し、構造的に一貫性のあるコンポーネントを拡散的に生成します。

3.純粋な 3D データ トレーニング: 2D SAM への依存を取り除き、大規模な 3D/コンポーネント注釈データに依存して堅牢性を向上させます。

4.エンドツーエンドのパイプライン: 最初に分割してから生成し、編集可能、置き換え可能、再利用可能。

5.軽量バージョンと重量バージョンを並行して提供: オープンソースの軽量バージョン。すべての機能は Studio で体験できます。

3. インストール

1. リポジトリをクローンします: git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Part。

2. 環境の準備: サブディレクトリ P3-SAM/ および XPart/ の要件に従って、依存関係と PyTorch/CUDA をインストールします。

1. 重みをダウンロードする: Hugging Face モデル ページから対応するチェックポイントを取得し、各サブモジュールの指定されたパスに配置します。
2. クイック エクスペリエンス: P3-SAM セグメンテーション スクリプトを実行してパーツと境界ボックスを取得し、X-Part を呼び出して完成したパーツを生成します。または、Hugging Face Space を直接使用して軽量なデモンストレーションを実行します。

典型的な使用例

1.アセットの再利用と編集: スキャンまたは生成されたメッシュを自動的にセグメント化し、個々のコンポーネントを置き換えます。

2.プロダクションレベルのモデリング支援: 構造の一貫性を維持し、トポロジの再構築と UV 展開を容易にします。

3.設計の反復: 境界ボックスの制約を使用して、コンポーネントの形状とアセンブリを迅速に探索します。

4.印刷と製造：材料やプロセスに合わせて独立した部品を出力します。

5. エコシステムと競合製品

1. エコシステム: Hunyuan3D シリーズと Studio を接続し、Hugging Face モデルとデモンストレーションを提供します。

競合他社：SAMPart3D、PartField、PartGenは、2D/3D蒸留またはマルチビューソリューションに大きく依存しています。Hunyuan3D-Partは、ネイティブ3Dセグメンテーションと制御された拡散生成の統合パイプラインによって差別化を図っています。Hunyuan3D-Partの具体的な長所と短所は、公開ベンチマークとシナリオ検証に基づいて判断されます。

VI. 制限事項と注意事項

1. オープンソース バージョンは X-Part の軽量バージョンであり、完全な機能は Studio にあります。インターフェイスとインジケーターはバージョンごとに進化する可能性があります。
2. ロングテール形状とノイズグリッドは、依然として手動で確認する必要があります。
3. 学習/推論にはビデオメモリが必要であり、最新のGPUが推奨されます。メッシュ品質はセグメンテーションと生成の安定性に影響します。
4. サードパーティのデータセットのそれぞれのライセンスと条件に従ってください。

7. プロジェクト住所

https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Part

8. よくある質問

Q: Hunyuan3D-Part は 2D SAM に依存しますか?

A: いいえ。P3-SAM はネイティブ 3D セグメンテーション モデルであり、トレーニングと推論の両方が 3D 空間で実行されます。

Q: データの規模とソースは何ですか?

A: 論文には、約 370 万の形状とクリーン パーツが注釈に使用されたと記載されています (具体的な構成は論文とモデル カードによって異なります)。

Q: 入力グリッドに関する提案はありますか?

A: P3-SAM は入力に対して堅牢ですが、スキャンや高品質のメッシュ生成には X-Part の方が適しています。

Q: Lite バージョンと Studio の違いは何ですか?

A: 軽量版はローカルでの複製や研究に便利です。Studio は、より完全で安定したプロダクションレベルの機能とコンピューティング パワーのサポートを提供します。

Q: オンライン体験はありますか?

A: 軽量なデモにはHugging Faceをご利用ください。フル機能が必要な場合は、Hunyuan3D Studioをご利用ください。