1. チュートリアルの概要

テンセントのHunyuanチームが2025年9月に発表したHunyuan3D-Partは、P3-SAMとX-Partで構成される3Dジェネレーティブモデルです。高精度で制御可能なコンポーネントベースの3D生成を初めて実現し、50以上のコンポーネントの自動生成をサポートしています。ユーザーはまずHunyuan 3D 2.5または3.0を使用して全体のメッシュを生成し、次にP3-SAMが自動で高精度なコンポーネントセグメンテーションを行い、X-Partがそれを独立したパーツに分解することで、柔軟性と制御性を維持しながら、高忠実度で構造的に一貫したパーツジオメトリを出力します。ゲームモデリング、3Dプリントなどの分野で幅広い応用が可能で、例えば車のモデルを車体とホイールに分離してゲームベースのスクロールロジックを容易にしたり、ステップバイステップの3Dプリントを実現したりできます。関連研究論文も入手可能です。 P3-SAM: ネイティブ3Dパーツセグメンテーション そして X-Part: 高忠実度で構造的に一貫性のある形状分解 。

このチュートリアルで使用されるコンピューティング リソースは、単一の RTX A6000 カードです。

2. エフェクト表示

P3-SAM：ネイティブ3Dパーツセグメンテーション

X-Part: 高忠実度かつ構造一貫性のある形状分解

3. 操作手順

1. コンテナを起動します

2. 使用手順

「Bad Gateway」と表示される場合、モデルが初期化中であることを意味します。モデルが大きいため、2〜3分ほど待ってページを更新してください。

注: ブラウザがglbファイルを読み込んで表示するまで約1分かかります。しばらくお待ちください。

具体的なパラメータ:

• 後処理: P3-SAM 内で後処理ステップを有効にするかどうか。
• 後処理しきい値：後処理が有効になっている場合に有効になります。このしきい値は、マージの強度を制御します。値が小さい（例：0.8）ほど、マージ前のパーツ間の類似性要件が低くなり、隣接する大きなパーツにマージされる小さなパーツが増え、保持されるパーツの数が少なくなります。値が大きい（例：0.99）ほど、マージ前のパーツ間の類似性要件が高くなり、保持されるパーツの数が多くなります。
• ランダム シード: P3-SAM セグメンテーション プロセス (サンプリング ポイント、色の割り当てなど) に含まれるランダム性を制御します。

引用情報

このプロジェクトの引用情報は次のとおりです。

@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}
}