实现零件分离的完整解决方案
针对从单张图片生成可编辑零件时的分离难题，PartCrafter提供了系统性的解决方案：
- 组合潜空间技术
项目采用独立tokens表征每个零件，在底层数据结构层面就确保了零件的可分离性。用户无需担心后期拆分问题，所有零件在生成时即保持独立参数空间。 - Hierarchical Attention Mechanisms
通过全局-局部双重视觉分析，模型能智能识别图片中的零件边界。例如处理椅子图片时，会清晰区分靠背、坐垫和腿部连接处。 - 实际操作流程
- 1. 准备高质量输入图片（建议512×512以上）
2. 运行推理脚本时添加–separate_parts参数
3. 输出将自动生成带独立坐标系的OBJ文件组
对于特别复杂的连接结构（如齿轮咬合部位），建议在Blender中使用布尔运算工具进行后期微调。该项目训练数据包含10万组零件标注，能覆盖大多数常见连接情况。
This answer comes from the articlePartCrafter: Generating Editable 3D Part Models from a Single ImageThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决从单张图片生成可编辑3D模型时的零件分离问题？
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