Hunyuan3D-Part : Modèle Génératif 3D Basé Sur Des Composants
1. Introduction au tutoriel

Hunyuan3D-Part est un modèle génératif 3D lancé par l'équipe Tencent Hunyuan en septembre 2025. Il est composé de P3-SAM et de X-Part. Il réalise pour la première fois une génération 3D haute précision et contrôlable basée sur des composants et prend en charge la génération automatique de plus de 50 composants. Les utilisateurs peuvent d'abord utiliser Hunyuan 3D 2.5 ou 3.0 pour générer le maillage global, puis utiliser P3-SAM pour segmenter automatiquement et précisément les composants. X-Part le décompose en parties indépendantes et produit une géométrie de composants haute fidélité et structurellement cohérente, tout en préservant flexibilité et contrôlabilité. Il offre de nombreuses applications en modélisation de jeux, en impression 3D et dans d'autres domaines. Par exemple, la division d'un modèle de voiture en carrosserie et roues facilite l'intégration de la logique de défilement ou la production étape par étape par impression 3D dans les jeux. Les résultats de l'étude sont :P3-SAM : segmentation native de pièces 3D"et"X-Part : décomposition de forme cohérente et haute fidélité".
Les ressources informatiques utilisées dans ce tutoriel sont une seule carte RTX A6000.
2. Affichage des effets
P3-SAM : Segmentation de pièces 3D natives

X-Part : décomposition de forme haute fidélité et cohérente en structure

3. Étapes de l'opération
1. Démarrez le conteneur

2. Étapes d'utilisation
Si « Bad Gateway » s'affiche, cela signifie que le modèle est en cours d'initialisation. Étant donné que le modèle est grand, veuillez patienter environ 2 à 3 minutes et actualiser la page.
Remarque : Le chargement et l'affichage du fichier GLB prennent environ une minute. Veuillez patienter.


Paramètres spécifiques :
- Post-traitement : s'il faut activer l'étape de post-traitement dans P3-SAM.
- Seuil de post-traitement : s'applique lorsque le post-traitement est activé. Ce seuil contrôle l'intensité de la fusion. Une valeur plus faible (par exemple, 0,8) signifie que la similarité entre les parties avant la fusion est moindre, ce qui entraîne la fusion d'un plus grand nombre de petites parties avec de grandes parties adjacentes et la conservation d'un plus petit nombre de parties. Une valeur plus élevée (par exemple, 0,99) nécessite des parties très similaires avant la fusion, ce qui entraîne la conservation d'un plus grand nombre de parties.
- Random Seed : contrôle le caractère aléatoire impliqué dans le processus de segmentation P3-SAM (comme les points d'échantillonnage, l'attribution des couleurs, etc.).
4. Discussion
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Informations sur la citation
Les informations de citation pour ce projet sont les suivantes :
@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}
}