3Dの創造は、常に人間ならではの強みであり、目と心と手を用いて物体を分解・再構成する能力に根ざしている。しかし、現在の3Dデザインツールは、こうした自然なプロセスを再現できず、高い芸術的スキルと人的労力が求められる。本論文では、3D生成と推論を統合する新たな生成アプローチ「BANG（Bridging 3D Generation and Reasoning）」を提案する。BANGは、3Dオブジェクトの部分レベルでの直感的かつ柔軟な分解を可能にする。BANGの核となるのは「生成型爆発ダイナミクス（Generative Exploded Dynamics）」であり、入力された幾何形状に対して、部品を段階的に分離しつつも、幾何学的・意味的整合性を維持する滑らかな爆発状態の遷移を生成する。BANGは、大規模な事前学習済み潜在拡散モデルを用い、軽量な「爆発ビュー適応器（exploded view adapter）」により爆発ダイナミクスにファインチューニングすることで、分解プロセスに対する精密な制御を実現している。さらに、時間軸にわたる滑らかな遷移と一貫性を確保するための時系列アテンションモジュールを組み込んでいる。空間的プロンプト（バウンディングボックスや表面領域など）を用いた制御により、ユーザーはどの部品を分解するか、どのように分解するかを明示的に指定できる。このインタラクションは、GPT-4のようなマルチモーダルモデルと連携することで拡張可能であり、2Dから3Dへの操作をより直感的かつ創造的なワークフローへと進化させる。BANGの機能は、詳細な部品レベルの幾何形状生成、部品と機能的記述の関連付け、コンポーネント認識型の3D創作および製造プロセスの支援にまで及ぶ。また、3Dプリント分野においても応用可能で、分解可能な部品を生成し、印刷後の再組立を容易にする。結論として、BANGは、想像力に基づくコンセプトから詳細な3Dアセットへのシームレスな変換を可能にし、人間の直感に共鳴する新しい創造のあり方を提示する。