PartCrafter：从单张图片生成可编辑3D零件模型

PartCrafter 是一个创新的开源项目，专注于从单张RGB图片生成可编辑的3D零件模型。它采用先进的结构化3D生成技术，通过单一图像同时生成多个具有语义意义的3D零件，适用于游戏开发、产品设计等领域。项目基于预训练的3D网格扩散变换器（DiT），引入了组合潜空间和层次注意力机制，确保生成的3D模型既保持整体一致性，又保留零件细节。PartCrafter 通过整合大型3D对象数据集，提供了130,000个3D对象的训练数据，其中10万个包含多零件标注。项目计划于2025年7月15日前发布推理脚本和预训练模型，并提供HuggingFace演示，方便用户体验和开发。

功能列表

• 从单张RGB图片生成多个可编辑的3D零件模型。
• 支持生成复杂多物体场景的3D网格。
• 提供组合潜空间，独立表示每个3D零件。
• 采用层次注意力机制，确保零件间全局一致性和细节保留。
• 兼容大型3D数据集，支持零件级监督训练。
• 计划发布推理脚本、预训练模型和HuggingFace演示。

使用帮助

安装流程

截至2025年6月，PartCrafter的完整代码和预训练模型尚未完全发布。根据官方GitHub页面，推理脚本和预训练检查点预计在2025年7月15日前发布。以下是基于当前信息推测的安装和使用流程，未来可能根据官方更新有所调整。

1. 环境准备
   PartCrafter基于Python开发，建议使用Python 3.8或更高版本。用户需安装以下依赖（具体依赖列表需等待官方发布）：

   pip install torch numpy opencv-python
   

   确保系统支持GPU加速（如CUDA），以提高模型推理效率。推荐使用Linux或Windows系统，配备至少16GB内存和NVIDIA GPU。

2. 克隆仓库
   访问官方GitHub仓库 https://github.com/wgsxm/PartCrafter，克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/wgsxm/PartCrafter.git
   cd PartCrafter
   

3. 安装预训练模型
   官方计划发布预训练检查点。用户可下载检查点文件并放置于仓库指定目录（如checkpoints/）。具体路径和下载链接需等待官方更新。
4. 运行推理脚本
   推理脚本发布后，用户可通过命令行运行模型。例如，假设脚本名为infer.py，运行方式可能如下：

   python infer.py --image_path <input_image.jpg> --output_dir <output_folder>
   

   其中，--image_path指定输入RGB图片路径，--output_dir指定生成的3D模型保存路径。

主要功能操作

PartCrafter的核心功能是从单张RGB图片生成可编辑的3D零件模型。以下是详细操作步骤：

1. 准备输入图片
   用户需提供一张清晰的RGB图片，图片应包含目标物体或场景。图片分辨率建议为512×512或更高，以确保模型捕捉足够细节。例如，拍摄一张椅子的照片，包含座椅、靠背和腿部等部分。
2. 运行推理
   使用推理脚本处理图片。模型会分析图片内容，生成多个3D零件模型。例如，输入椅子图片后，PartCrafter可能输出座椅、靠背和四条腿的独立3D网格。输出格式通常为OBJ或PLY文件，兼容Blender、Unity等软件。
3. 编辑3D模型
   生成的3D模型支持零件级编辑。用户可在Blender中打开模型，调整单个零件的几何形状、纹理或位置。例如，修改椅子的靠背角度或腿部长度，而不影响其他部分。
4. 多物体场景生成
   对于复杂场景（如包含桌子和椅子的图片），PartCrafter能同时生成多个物体的零件模型。模型通过层次注意力机制确保零件间的语义一致性，如桌子腿和椅子腿的风格统一。
5. HuggingFace演示使用
   官方计划推出HuggingFace演示，用户可通过在线界面上传图片并获取3D模型。具体操作包括：
   • 访问HuggingFace平台上的PartCrafter页面。
   • 上传RGB图片，设置生成参数（如零件数量或分辨率）。
   • 下载生成的3D模型文件。

特色功能操作

• 组合潜空间：每个3D零件由一组独立的潜 tokens 表示，用户可通过调整tokens修改特定零件。例如，改变椅背的tokens可生成不同形状的靠背。
• 层次注意力机制：模型在生成时自动平衡零件间的全局一致性和局部细节。用户无需手动调整零件关系，模型会确保生成的椅子腿与座椅风格协调。
• 零件级监督：得益于130,000个3D对象数据集，PartCrafter能生成未在图片中直接可见的零件。例如，输入椅子正面图片，模型可推测并生成背面零件。

注意事项

• 确保输入图片光线充足、背景简单，以提高生成质量。
• 生成的3D网格适用于渲染和游戏开发，但转为工业级实体模型可能需额外处理（如使用专业软件转换）。
• 官方文档和社区支持（如GitHub Issues）可提供进一步帮助。

应用场景

1. 游戏开发
   开发者可使用认知到PartCrafter快速生成游戏资产的3D模型。例如，从一张道具图片生成可编辑的3D模型，加速关卡设计流程。
2. 产品设计
   设计师可通过PartCrafter将产品概念图转化为可编辑的3D零件模型，便于快速原型设计和修改。
3. 教育与研究
   研究人员可利用PartCrafter生成复杂3D模型，用于3D视觉化教学或实验验证。

QA

1. PartCrafter生成的3D模型支持哪些格式？
   目前支持OBJ和PLY格式，兼容Blender、Unity等主流3D软件。
2. 是否需要专业知识才能使用PartCrafter？
   不需要，但熟悉Python和3D建模软件的用户能更高效地使用工具。
3. PartCrafter能生成多复杂的模型？
   它能生成多零件物体和复杂场景的3D模型，具体复杂度取决于输入图片质量和模型训练数据。
4. 项目是否完全开源？
   项目为开源，推理脚本和训练数据将逐步发布，具体以官方更新为准。