Junliang Ye Shenghao Xie Ruowen Zhao Zhengyi Wang Hongyu Yan Wenqiang Zu Lei Ma Jun Zhu

Abstract

Die 3D-Objektbearbeitung ist für die interaktive Inhaltserstellung in Spielen, Animation und Robotik von entscheidender Bedeutung. Derzeitige Ansätze sind jedoch ineffizient, inkonsistent und verlieren oft die Integrität unveränderter Bereiche. Die meisten Methoden basieren auf der Bearbeitung mehrerer Ansichten gefolgt von einer Rekonstruktion, was Artefakte verursacht und die Praktikabilität einschränkt. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, stellen wir Nano3D vor – einen maskenfreien, trainingsfreien Rahmen für präzise und konsistente 3D-Objektbearbeitung. Nano3D integriert FlowEdit in TRELLIS, um lokalisierte Änderungen anhand von Vorderansichtsrenderings durchzuführen, und führt zudem regionenbewusste Verschmelzungsstrategien, Voxel/Slat-Merge, ein, die die strukturelle Treue adaptiv erhalten, indem sie die Konsistenz zwischen bearbeiteten und unveränderten Bereichen sicherstellen. Experimente zeigen, dass Nano3D im Vergleich zu bestehenden Methoden eine überlegene 3D-Konsistenz und visuelle Qualität erreicht. Auf Basis dieses Rahmens erstellen wir erstmals den ersten großskaligen 3D-Bearbeitungsdatensatz Nano3D-Edit-100k mit über 100.000 hochwertigen Paaren von 3D-Bearbeitungen. Diese Arbeit löst lang bestehende Probleme sowohl in der Algorithmusgestaltung als auch in der Datensatzverfügbarkeit und verbessert erheblich die Allgemeingültigkeit und Zuverlässigkeit der 3D-Bearbeitung. Sie legt die Grundlage für die Entwicklung von feed-forward 3D-Bearbeitungsmodellen.Projektseite: https://jamesyjl.github.io/Nano3D