HyperAI

1. Einführung in das Tutorial

Hunyuan3D-Part ist ein generatives 3D-Modell, das im September 2025 vom Tencent Hunyuan-Team eingeführt wurde. Es besteht aus P3-SAM und X-Part. Es ermöglicht erstmals eine hochpräzise und steuerbare komponentenbasierte 3D-Generierung und unterstützt die automatische Generierung von über 50 Komponenten. Anwender können zunächst Hunyuan 3D 2.5 oder 3.0 verwenden, um das Gesamtnetz zu generieren, und anschließend P3-SAM verwenden, um die Komponenten automatisch und präzise zu segmentieren. X-Part zerlegt es in unabhängige Teile und gibt eine hochpräzise, strukturell konsistente Komponentengeometrie aus, wobei Flexibilität und Steuerbarkeit erhalten bleiben. Es bietet ein breites Anwendungsspektrum in der Spielemodellierung, im 3D-Druck und anderen Bereichen. Beispielsweise erleichtert die Aufteilung des Automodells in Karosserie und Räder die Einbindung von Scrolllogik in Spiele oder die schrittweise Produktion im 3D-Druck. Die relevanten Ergebnisse der Studie lauten:P3-SAM: Native 3D-Teilesegmentierung"Und"X-Part: Formzerlegung mit hoher Wiedergabetreue und kohärenter Struktur".

Die in diesem Tutorial verwendeten Rechenressourcen sind eine einzelne RTX A6000-Karte.

2. Effektanzeige

P3-SAM: Native 3D-Teilesegmentierung

X-Part: Hochpräzise und strukturkohärente Formzerlegung

3. Bedienungsschritte

1. Starten Sie den Container

2. Anwendungsschritte

Wenn „Bad Gateway“ angezeigt wird, bedeutet dies, dass das Modell initialisiert wird. Da das Modell groß ist, warten Sie bitte etwa 2–3 Minuten und aktualisieren Sie die Seite.

Hinweis: Es dauert etwa 1 Minute, bis der Browser die GLB-Datei geladen und angezeigt hat. Bitte haben Sie etwas Geduld.

Spezifische Parameter:

Nachbearbeitung: Ob der Nachbearbeitungsschritt innerhalb von P3-SAM aktiviert werden soll.
Schwellenwert für Nachbearbeitung: Wird wirksam, wenn die Nachbearbeitung aktiviert ist. Dieser Schwellenwert steuert die Stärke der Zusammenführung. Ein kleinerer Wert (z. B. 0,8) bedeutet eine geringere Anforderung an die Ähnlichkeit zwischen den Teilen vor der Zusammenführung, wodurch mehr kleine Teile mit benachbarten großen Teilen zusammengeführt und weniger Teile beibehalten werden. Ein größerer Wert (z. B. 0,99) erfordert sehr ähnliche Teile vor der Zusammenführung, wodurch eine höhere Anzahl beibehaltener Teile erzielt wird.
Zufallsstartwert: Steuert die Zufälligkeit im P3-SAM-Segmentierungsprozess (z. B. Abtastpunkte, Farbzuweisung usw.).

4. Diskussion

🖌️ Wenn Sie ein hochwertiges Projekt sehen, hinterlassen Sie bitte im Hintergrund eine Nachricht, um es weiterzuempfehlen! Darüber hinaus haben wir auch eine Tutorien-Austauschgruppe ins Leben gerufen. Willkommen, Freunde, scannen Sie den QR-Code und kommentieren Sie [SD-Tutorial], um der Gruppe beizutreten, verschiedene technische Probleme zu besprechen und Anwendungsergebnisse auszutauschen ↓

Zitationsinformationen

Die Zitationsinformationen für dieses Projekt lauten wie folgt:

@article{ma2025p3sam,
  title={P3-sam: Native 3d part segmentation},
  author={Ma, Changfeng and Li, Yang and Yan, Xinhao and Xu, Jiachen and Yang, Yunhan and Wang, Chunshi and Zhao, Zibo and Guo, Yanwen and Chen, Zhuo and Guo, Chunchao},
  journal={arXiv preprint arXiv:2509.06784},
  year={2025}
}

@article{yan2025xpart,
  title={X-Part: high fidelity and structure coherent shape decomposition},
  author={Yan, Xinhao and Xu, Jiachen and Li, Yang and Ma, Changfeng and Yang, Yunhan and Wang, Chunshi and Zhao, Zibo and Lai, Zeqiang and Zhao, Yunfei and Chen, Zhuo and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2509.08643},
  year={2025}
}