在数字内容创作与智能制造的浪潮中，香港大学与VAST团队强强联合，推出了一项革命性的技术——HoloPart。这项创新技术开辟了3d建模的新纪元，它不仅能够生成高度精细的3D模型，更重要的是，赋予了用户前所未有的编辑自由度，使得模型的定制化和修改变得简单直观。HoloPart的开源特性，更是为全球的开发者和设计师打开了一扇大门，共同探索和推进3D内容生成与编辑的边界。这一合作成果不仅是技术上的突破，也是促进学术与产业融合、加速3D技术普及的重大举措，预示着未来在教育、设计、医疗及虚拟现实等领域将有更广阔的应用前景。通过HoloPart，复杂的3D建模过程不再遥不可及，而是成为了每个人指尖轻触即可探索的创意工具。
HoloPart是什么holopart是香港大学、vast团队推出的新型扩散模型，支持将3d物体分解为完整、可编辑的语义部件，即使部件被遮挡。holopar基于两阶段方法，用局部注意力和全局上下文注意力机制，确保零件的细节和整体形状的一致性。holopart在abo和partobjaverse-tiny数据集上的表现显著优于现有方法，为几何编辑、材质编辑和动画制作等下游应用提供新的可能性。
HoloPart的主要功能
3D零件隐式分割：识别可见的表面片段，支持补全被遮挡的部分，生成完整的3D零件。
几何超分辨率：支持几何细节的超分辨率重建。
下游应用支持：支持多种下游应用，包括几何编辑、材质编辑、动画制作和几何处理。
HoloPart的技术原理
两阶段方法：
初始分割：用现有的3D零件分割技术（如SAMPart3D）获取初始的、不完整的零件片段（表面片段）。
零件补全：基于PartComp（基于扩散模型的网络）将片段补全为完整的3D零件。
扩散模型：PartComp是基于扩散模型的网络，基于捕捉零件的细粒度几何细节，确保零件的局部特征被准确还原。用整体形状的上下文信息，确保补全的零件与整体形状在几何和语义上保持一致。
数据预训练与微调：用变分自编码器（VAE）和扩散模型对大规模的完整3D形状数据进行预训练，学习通用的3D形状表示。在有限的零件数据上对预训练模型进行微调，适应零件补全任务，克服数据稀缺的挑战。
HoloPart的项目地址
项目官网：
GitHub仓库：
HuggingFace模型库：
arXiv技术论文：
在线体验Demo：
HoloPart的应用场景
几何编辑：修改零件的大小、形状和位置，满足设计需求。
材质分配：为零件添加不同材质，提升视觉效果。
动画制作：让零件独立运动，如车轮转动，提高动画灵活性。
几何处理：优化零件的网格划分，提升模型质量。
数据生成：为3D模型训练提供高质量零件数据，丰富创作素材。
以上就是HoloPart—港大联合VAST开源生成完整可编辑部件的3D模型的详细内容，更多请关注其它相关文章！
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