在三维模型领域，将物体分解为可编辑的部件是一项重要的研究方向。近日，香港大学和 VAST 团队联合开源了一种名为 HoloPart 的新型扩散模型，该模型能够将 3D 物体分解为完整且可编辑的语义部件，即使这些部件在原始模型中存在遮挡情况。这一技术突破为 3D 模型的编辑、修改和动画制作提供了新的可能性。
HoloPart 的核心在于其两阶段处理方法，以及局部注意力和全局上下文注意力机制的巧妙结合。这些技术的应用，确保了在分割和补全 3D 模型部件时，既能捕捉到精细的局部细节，又能保持与整体形状的协调一致。与现有方法相比，HoloPart 在 ABO 和 PartObjaverse-Tiny 数据集上展现出了显著的性能优势，预示着其在未来的广泛应用前景。
HoloPart 的关键功能剖析
HoloPart 具有以下几个核心功能：
- 3D 零件隐式分割：该功能能够识别 3D 模型中可见的表面片段，并在此基础上推断和补全被遮挡的部分，最终生成完整的 3D 零件。这项技术对于处理复杂模型，特别是那些内部结构难以直接观察到的模型，具有重要意义。例如，在汽车设计中，HoloPart 可以帮助设计师快速分割出发动机的各个部件，即使这些部件在组装状态下部分被遮挡。
- 几何超分辨率：HoloPart 支持对 3D 模型的几何细节进行超分辨率重建。这意味着，即使原始模型的细节不够丰富，HoloPart 也能通过算法推断并生成更高精度的几何细节，从而提升模型整体的视觉效果。这项功能在游戏开发、电影特效等领域具有广泛的应用前景，可以帮助开发者和艺术家创造出更加逼真的 3D 模型。
- 下游应用支持：HoloPart 的设计充分考虑了其在各种下游应用中的潜力。它不仅支持几何编辑和材质编辑，还能够应用于动画制作和几何处理等领域。这种多功能性使得 HoloPart 成为一个强大的 3D 模型处理工具，能够满足不同领域用户的需求。
HoloPart 的技术原理深度解析
HoloPart 的技术原理主要包括以下几个方面：
两阶段处理方法：HoloPart 采用了一种两阶段的处理方法，以实现对 3D 模型部件的精确分割和补全。第一阶段是初始分割，利用现有的 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）。这些片段通常只包含 3D 模型的部分表面，并不完整。第二阶段是零件补全，基于 PartComp（一个基于扩散模型的网络）将这些不完整的片段补全为完整的 3D 零件。PartComp 能够根据已有的片段信息，推断出被遮挡或缺失的部分，从而生成完整的 3D 部件。
这种两阶段的方法的优势在于，它能够充分利用现有的分割技术，同时又能够通过 PartComp 对分割结果进行优化和完善，从而提高分割的准确性和完整性。
扩散模型 PartComp：PartComp 是 HoloPart 的核心组成部分，它是一个基于扩散模型的网络。扩散模型是一种生成模型，通过模拟一个扩散过程，将数据逐渐转化为噪声，然后再通过一个逆向的去噪过程，将噪声还原为数据。PartComp 利用扩散模型捕捉零件的细粒度几何细节，确保零件的局部特征被准确还原。同时，它还利用整体形状的上下文信息，确保补全的零件与整体形状在几何和语义上保持一致。
扩散模型的优势在于其强大的生成能力和对复杂数据分布的建模能力。通过训练大量的 3D 模型数据，PartComp 能够学习到各种 3D 零件的形状特征和结构信息，从而能够准确地补全不完整的零件片段。
此外，PartComp 还采用了局部注意力和全局上下文注意力机制。局部注意力机制关注零件的局部细节，确保零件的局部特征被准确还原；全局上下文注意力机制则关注整体形状的上下文信息，确保补全的零件与整体形状在几何和语义上保持一致。
数据预训练与微调：为了克服数据稀缺的挑战，HoloPart 采用了数据预训练与微调的策略。首先，利用变分自编码器（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。然后，在有限的零件数据上对预训练模型进行微调，以适应零件补全任务。
这种策略的优势在于，它能够充分利用大规模的无标签数据，学习到通用的 3D 形状表示，从而提高模型在有限数据上的泛化能力。通过在零件数据上进行微调，模型能够更好地适应零件补全任务，提高补全的准确性和完整性。
HoloPart 的项目资源
对于希望深入了解 HoloPart 或尝试使用该技术的用户，以下是一些有用的项目资源：
- 项目官网：https://vast-ai-research.github.io/HoloPart/
- GitHub 仓库：https://github.com/VAST-AI-Research/HoloPart
- HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/VAST-AI/HoloPart
- arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.07943
- 在线体验 Demo：https://huggingface.co/spaces/VAST-AI/HoloPart
通过这些资源，用户可以获取 HoloPart 的最新进展、源代码、预训练模型以及在线体验 Demo。这些资源为用户提供了全方位的支持，帮助他们更好地理解和应用 HoloPart 技术。
HoloPart 的潜在应用场景分析
HoloPart 的出现，为 3D 模型处理领域带来了新的可能性。以下是一些 HoloPart 的潜在应用场景：
几何编辑：HoloPart 使得用户可以更加方便地修改 3D 模型的几何形状。例如，用户可以修改零件的大小、形状和位置，以满足特定的设计需求。在汽车设计中，设计师可以使用 HoloPart 调整汽车零部件的尺寸和形状，以优化汽车的性能和外观。
材质分配：HoloPart 允许用户为 3D 模型的不同零件添加不同的材质，从而提升模型的视觉效果。例如，用户可以为汽车的轮胎添加橡胶材质，为车身添加金属材质，从而使模型看起来更加逼真。在游戏开发中，开发者可以使用 HoloPart 为游戏角色添加不同的材质，以增强角色的个性和视觉冲击力。
动画制作：HoloPart 使得用户可以更加灵活地控制 3D 模型的运动。例如，用户可以让汽车的轮子独立转动，或者让机器人的手臂进行复杂的运动。在电影特效中，特效师可以使用 HoloPart 创建出更加逼真的动画效果。
一个具体的案例是，使用 HoloPart 可以轻松地为一辆汽车创建动画，其中车轮可以独立旋转，车门可以打开和关闭，甚至可以模拟悬挂系统的运动。这些复杂的动画效果，在传统方法中需要耗费大量的时间和精力，而使用 HoloPart 则可以大大简化制作流程。
几何处理：HoloPart 可以用于优化 3D 模型的网格划分，从而提升模型的质量。例如，可以减少模型的面数，从而降低模型的存储空间和渲染负担；也可以优化模型的拓扑结构，从而提高模型的稳定性和可编辑性。在建筑设计中，设计师可以使用 HoloPart 优化建筑模型的网格划分，以提高模型的渲染效率。
数据生成：HoloPart 可以用于生成高质量的零件数据，从而为 3D 模型训练提供丰富的创作素材。例如，可以使用 HoloPart 生成各种不同形状和大小的轮子、把手、按钮等零件，从而为机器学习模型提供更多的数据。
目前，3D 模型训练面临的一个重要挑战是数据 scarcity。HoloPart 通过自动生成高质量的零件数据，可以有效地缓解这一问题，从而促进 3D 模型训练的发展。
结论与展望
HoloPart 的出现，是 3D 模型处理领域的一个重要里程碑。它不仅提供了一种新的 3D 模型分割和补全方法，还为各种下游应用提供了强大的支持。随着 HoloPart 的不断发展和完善，相信它将在未来的 3D 模型处理领域发挥越来越重要的作用。
