[논문리뷰] FullPart: Generating each 3D Part at Full Resolution

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저자: Lihe Ding, Shaocong Dong, Yaokun Li, Chenjian Gao, Xiao Chen, Rui Han, Yihao Kuang, Hong Zhang, Bo Huang, Zhanpeng Huang, Zibin Wang, Dan Xu, Tianfan Xue

핵심 연구 목표

기존 파트 기반 3D 생성 모델의 한계점인 불충분한 기하학적 디테일(implicit 방식)과 작은 파트의 해상도 저하(explicit global voxel grid 방식)를 극복하고, 각 3D 파트를 전체 해상도로 상세하게 생성하며 전역적인 일관성을 유지하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

본 논문은 세 단계의 프레임워크인 FullPart를 제안합니다. 첫째, implicit vecset diffusion을 통해 바운딩 박스 레이아웃을 생성합니다. 둘째, 각 파트를 고유한 고해상도 (64x64x64) voxel grid에서 explicit representation으로 디테일한 구조를 생성하며, 이때 center-corner encoding 전략을 사용하여 다양한 크기의 파트 간 정렬 불일치를 해결합니다. 마지막으로, 생성된 조악한 파트 구조를 텍스처 메시로 정제합니다.

주요 결과

FullPart는 PartVerse-XL 테스트 세트에서 0.81 F-Score, 0.11 CD, 0.24 ULIP-Score를 달성하여 기존 PartCrafter, Omnipart, TRELLIS, Direct3D-S2와 같은 SOTA 모델들을 뛰어넘는 성능을 보였습니다. 특히, PartVerse-XL은 40K 객체와 320K 파트를 포함하는 가장 큰 규모의 인간 주석 3D 파트 데이터셋으로 소개되었습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

FullPart는 고품질의 편집 가능한 3D 콘텐츠 생성에 있어 해상도 병목 현상을 해결하는 실용적인 프레임워크를 제공합니다. 또한, 공개 예정인 PartVerse-XL 데이터셋은 향후 파트 기반 3D 생성 모델 연구 및 훈련을 위한 중요한 자원이 될 것입니다. center-corner encoding 전략은 다중 스케일 파트 상호작용을 다루는 데 유용한 기법으로 활용될 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.