PartCrafterのコア・コンピタンスは、2つの重要な次元を包含する大規模なトレーニング・データセットに起因しています。定量的なレベルでは、130,000の3Dオブジェクトのスケールは、同等のツール(例えば、ShapeNetの50,000マグニチュード)をはるかに超えています。データセットは機械部品、家具、電子機器など20の製品カテゴリをカバーし、各モデルは平均7.3個の意味パーツに分解される。このデータの強さは、3つの実用的な特性に直接変換される。1つ目は、未知のオブジェクトクラスを扱うための汎化能力であり、2つ目は、標準的な接続構造(ほぞとほぞ、ねじなど)を正確に生成する細部削減であり、3つ目は、重く隠された画像から完全な構造を推測することをサポートするシーン理解である。プロジェクトでは、2025年7月までにこれらのリソースへのアクセスを一般公開する予定である。
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































