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。 - 階層的注意メカニズム
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。
この答えは記事から得たものである。PartCrafter:1枚の画像から編集可能な3D部品モデルを生成について