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香港大学与 VAST 联合开源 HoloPart：AI 驱动 3D 模型部件级编辑新纪元

摘要： 香港大学与 VAST 团队联合推出 HoloPart，一种新型扩散模型，旨在实现对 3D 物体进行完整且可编辑的语义部件级分割与重建。HoloPart 基于两阶段方法，结合局部注意力和全局上下文注意力机制，显著提升了 3D 模型部件的细节还原和整体一致性。该项目已开源，为几何编辑、材质编辑、动画制作等下游应用开辟了新的可能性。

引言：

在数字时代，3D 模型已成为各行各业不可或缺的组成部分，从游戏开发、电影制作到工业设计、建筑可视化，无不依赖于高质量的 3D 模型。然而，传统的 3D 模型编辑方法往往繁琐且耗时，尤其是在需要对模型的特定部件进行修改或重建时，更是面临诸多挑战。近年来，人工智能技术的快速发展为 3D 模型处理带来了新的机遇。扩散模型作为一种强大的生成模型，在图像生成、音频合成等领域取得了显著成果。如今，香港大学与 VAST 团队将扩散模型应用于 3D 模型部件级编辑，推出了创新性的 HoloPart 项目，有望彻底改变 3D 模型处理的方式。

HoloPart：3D 模型部件级编辑的革新者

HoloPart 是一种基于扩散模型的新型 3D 模型处理框架，其核心目标是将 3D 物体分解为完整、可编辑的语义部件，即使这些部件在原始模型中被遮挡或缺失。与传统的 3D 模型处理方法相比，HoloPart 具有以下显著优势：

语义部件级分割： HoloPart 能够自动识别 3D 模型中的不同部件，并将其分割成独立的、具有语义意义的单元。这意味着用户可以针对模型的特定部件进行编辑，而无需对整个模型进行修改。
完整性重建： HoloPart 能够补全被遮挡或缺失的部件，生成完整的 3D 零件。这对于处理不完整或损坏的 3D 模型至关重要。
可编辑性： HoloPart 生成的 3D 部件具有高度的可编辑性，用户可以自由修改部件的大小、形状、位置和材质，从而实现对 3D 模型的精细化控制。
高精度细节还原： HoloPart 采用局部注意力和全局上下文注意力机制，能够捕捉部件的细粒度几何细节，并确保部件与整体形状在几何和语义上保持一致。

HoloPart 的技术原理：两阶段扩散模型

HoloPart 的核心技术是基于两阶段的扩散模型。该方法首先使用现有的 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）。然后，基于 PartComp（基于扩散模型的网络）将片段补全为完整的 3D 零件。

第一阶段：初始分割

该阶段的目标是利用现有的 3D 零件分割技术，将 3D 模型分割成多个表面片段。这些片段通常是不完整的，可能存在遮挡或缺失。HoloPart 采用了 SAMPart3D 等先进的分割算法，能够有效地识别 3D 模型中的不同部件，并将其分割成独立的片段。
第二阶段：零件补全

该阶段是 HoloPart 的核心，其目标是将第一阶段分割得到的表面片段补全为完整的 3D 零件。HoloPart 采用了 PartComp，这是一个基于扩散模型的网络，专门用于零件补全任务。PartComp 的工作原理如下：
1. 噪声添加： PartComp 首先向输入的表面片段逐步添加噪声，将其转化为一个完全随机的噪声分布。
2. 噪声去除： 然后，PartComp 逐步去除噪声，将噪声分布还原为完整的 3D 零件。在噪声去除的过程中，PartComp 会利用局部注意力和全局上下文注意力机制，捕捉零件的细粒度几何细节，并确保零件与整体形状在几何和语义上保持一致。

局部注意力和全局上下文注意力机制

为了实现高精度的细节还原和整体一致性，HoloPart 采用了局部注意力和全局上下文注意力机制。

局部注意力机制： 局部注意力机制允许 PartComp 关注表面片段的局部区域，从而捕捉零件的细粒度几何细节。例如，在补全一个椅子的扶手时，局部注意力机制可以帮助 PartComp 关注扶手的边缘和纹理，从而生成更加逼真的扶手。
全局上下文注意力机制： 全局上下文注意力机制允许 PartComp 关注整个 3D 模型的上下文信息，从而确保零件与整体形状在几何和语义上保持一致。例如，在补全一个椅子的扶手时，全局上下文注意力机制可以帮助 PartComp 了解扶手在椅子中的位置和作用，从而生成与椅子整体风格相符的扶手。

数据预训练与微调

为了提高 PartComp 的性能，HoloPart 采用了数据预训练与微调的方法。

数据预训练： HoloPart 首先使用变分自编码器（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。这使得 PartComp 能够理解 3D 模型的结构和特征。
数据微调： 然后，HoloPart 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。这使得 PartComp 能够更好地处理不完整或损坏的 3D 模型。

HoloPart 的应用场景：无限可能

HoloPart 的出现为 3D 模型处理带来了新的可能性，其应用场景十分广泛，包括：

几何编辑： HoloPart 允许用户修改零件的大小、形状和位置，满足设计需求。例如，设计师可以使用 HoloPart 调整家具的尺寸，使其更符合人体工程学。
材质分配： HoloPart 允许用户为零件添加不同的材质，提升视觉效果。例如，游戏开发者可以使用 HoloPart 为游戏角色添加不同的服装和装备。
动画制作： HoloPart 允许零件独立运动，如车轮转动，提高动画灵活性。例如，动画师可以使用 HoloPart 制作更加逼真的车辆动画。
几何处理： HoloPart 可以优化零件的网格划分，提升模型质量。例如，3D 打印爱好者可以使用 HoloPart 优化 3D 打印模型的质量。
数据生成： HoloPart 可以为 3D 模型训练提供高质量零件数据，丰富创作素材。例如，AI 研究人员可以使用 HoloPart 生成大量的 3D 模型数据，用于训练新的 AI 模型。

HoloPart 的开源：共同推动 3D 模型处理的发展

香港大学与 VAST 团队已将 HoloPart 项目开源，这意味着任何人都可以免费使用、修改和分发 HoloPart 的代码和模型。开源 HoloPart 有助于：

促进 3D 模型处理技术的发展： 通过开源，HoloPart 可以吸引更多的研究人员和开发者参与其中，共同推动 3D 模型处理技术的发展。
加速 HoloPart 的应用： 通过开源，HoloPart 可以更快地应用于各行各业，为用户带来更多的便利。
提高 HoloPart 的透明度和可信度： 通过开源，HoloPart 的代码和模型可以接受公众的审查，从而提高其透明度和可信度。

HoloPart 的性能评估：超越现有方法

HoloPart 在 ABO 和 PartObjaverse-Tiny 数据集上的表现显著优于现有方法。这表明 HoloPart 具有很强的竞争力，能够有效地处理各种 3D 模型。

ABO 数据集： ABO 数据集是一个包含大量 3D 物体的数据集，涵盖了各种不同的类别，如家具、车辆、电器等。HoloPart 在 ABO 数据集上的表现优于现有方法，表明其具有很强的泛化能力。
PartObjaverse-Tiny 数据集： PartObjaverse-Tiny 数据集是一个包含大量 3D 零件的数据集，涵盖了各种不同的类别，如椅子腿、桌子面、汽车轮子等。HoloPart 在 PartObjaverse-Tiny 数据集上的表现优于现有方法，表明其具有很强的零件补全能力。

HoloPart 的未来展望：AI 驱动的 3D 模型处理

HoloPart 的出现标志着 AI 驱动的 3D 模型处理进入了一个新的时代。未来，HoloPart 将继续发展，并在以下方面取得更大的突破：

更高的精度和效率： HoloPart 将不断优化算法，提高 3D 模型处理的精度和效率。
更广泛的应用场景： HoloPart 将不断拓展应用场景，应用于更多的领域，如虚拟现实、增强现实、机器人等。
更智能的交互方式： HoloPart 将不断改进交互方式，使用户能够更加方便地使用 HoloPart 进行 3D 模型处理。

结论：

HoloPart 是香港大学与 VAST 团队联合推出的一项创新性研究成果，它利用扩散模型实现了对 3D 模型进行完整且可编辑的语义部件级分割与重建。HoloPart 的开源将极大地促进 3D 模型处理技术的发展，并为各行各业带来新的机遇。随着 AI 技术的不断发展，我们有理由相信，HoloPart 将在未来发挥更大的作用，推动 3D 模型处理进入一个更加智能、高效和便捷的时代。

参考文献：