Abstract

Die generative Erzeugung von 3D-Formen auf Teil-Ebene ist entscheidend für nachgeschaltete Anwendungen wie Mesh-Retopologie, UV-Mapping und 3D-Druck. Bestehende Methoden zur Teil-basierten Generierung weisen jedoch oft eine unzureichende Steuerbarkeit auf und leiden unter einer schlechten semantisch sinnvollen Zerlegung. Um dieses Problem zu lösen, stellen wir X-Part vor, ein steuerbares generatives Modell, das ein ganzes 3D-Objekt in semantisch sinnvolle und strukturell kohärente Teile mit hoher geometrischer Genauigkeit zerlegt. X-Part nutzt die umgebende Box als Eingabeprompt für die Teilgenerierung und integriert punktweise semantische Merkmale, um eine bedeutungsvolle Zerlegung zu ermöglichen. Darüber hinaus entwickeln wir eine editierbare Pipeline zur interaktiven Generierung von Teilen. Umfassende experimentelle Ergebnisse zeigen, dass X-Part die derzeit beste Leistung in der Teil-Ebene-Formgenerierung erzielt. Diese Arbeit etabliert ein neues Paradigma für die Erstellung von produktionsfertigen, editierbaren und strukturell stabilen 3D-Assets. Der Quellcode wird für die öffentliche Forschung veröffentlicht.