Редактирование 3D-моделей: новый уровень гибкости и детализации

Автор: Денис Аветисян

Исследователи представили SPLICE — инновационную систему, позволяющую точно и эффективно редактировать 3D-формы на уровне отдельных частей.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Предлагаемый конвейер SPLICE декомпозирует трехмерные формы на части, извлекая геометрические латентные коды $𝐳_i$ и гауссовские прокси $𝐠_i$ с помощью общей сверточной кодировщик, после чего эти прокси модифицируются посредством пользовательского взаимодействия или диффузионной модели $f_{adj}$ для обеспечения глобальной согласованности, а затем, с использованием кодировщика SIREN и многослойного персептрона $f_{MLP}$, объединяются в итоговые вложения частей $𝐡_i$, которые, наконец, преобразуются в конечную форму посредством кросс-внимания и декодирования занимаемости.

SPLICE использует неявные нейронные представления, механизмы внимания и диффузионные модели для семантически согласованного и высококачественного изменения 3D-форм.

Несмотря на значительный прогресс в области нейронных представлений 3D-форм, редактирование сложных моделей по частям остаётся сложной задачей, часто приводящей к неестественным результатам. В данной работе представлена система SPLICE: Part-Level 3D Shape Editing from Local Semantic Extraction to Global Neural Mixing, реализующая интуитивно понятное и структурированно-ориентированное редактирование 3D-форм на уровне отдельных частей. SPLICE использует независимое кодирование частей модели и параметрические гауссовские эллипсоиды для их позиционирования, что позволяет изолировать специфические признаки каждой части и обеспечивает гибкость манипуляций. Способствует ли предложенный подход созданию более реалистичных и контролируемых 3D-моделей, открывая новые горизонты в дизайне и моделировании?

Деконструкция Формы: Преодолевая Ограничения Целостного Представления

Традиционные методы редактирования трехмерных моделей часто рассматривают геометрию как единое целое, что препятствует внесению локальных и семантически значимых изменений. Такой целостный подход не позволяет пользователю точно контролировать отдельные части модели, поскольку любое изменение автоматически затрагивает всю структуру. Например, попытка незначительно изменить форму уха сложного персонажа может привести к деформации всей головы или даже тела. Это связано с тем, что большинство инструментов рассматривают модель как набор связанных точек и полигонов, а не как совокупность отдельных, логически связанных компонентов. В результате, даже небольшие корректировки требуют значительных вычислительных ресурсов и часто приводят к нежелательным артефактам, делая процесс редактирования трудоемким и неэффективным. Данное ограничение особенно заметно при работе со сложными объектами, требующими высокой степени детализации и точности.

Традиционные методы редактирования трехмерных моделей часто рассматривают геометрию как единое целое, что создает значительные трудности при работе со сложными формами. Даже незначительные изменения в структуре требуют колоссальных вычислительных ресурсов, поскольку любое вмешательство влечет за собой пересчет параметров всей модели. Это связано с тем, что существующие алгоритмы не учитывают локальные особенности и взаимосвязи между отдельными элементами поверхности, что приводит к неэффективному использованию памяти и времени процессора. В результате, внесение даже небольших корректировок может стать крайне трудоемким и затратным процессом, ограничивая возможности точной и интуитивно понятной манипуляции с трехмерными объектами.

Представление трехмерной формы является сложной задачей, поскольку необходимо обеспечить одновременно детальное управление отдельными элементами и сохранение общей связности объекта. Традиционные методы часто рассматривают форму как единое целое, что затрудняет локальные изменения без нарушения глобальной структуры. Исследования направлены на разработку новых способов представления формы, позволяющих манипулировать отдельными компонентами — например, отдельными поверхностями или объемами — без необходимости пересчета всей геометрии. Достижение баланса между детализацией и целостностью является ключевой проблемой, поскольку чрезмерная детализация может привести к вычислительной неэффективности, а недостаточная — к потере контроля над формой. В конечном итоге, эффективное представление формы должно позволить пользователям интуитивно и точно моделировать сложные объекты, сохраняя при этом их визуальную и структурную согласованность.

Визуальная обработка отсканированных объектов позволяет редактировать и смешивать их формы для создания новых изображений.

SPLICE: Частичное Представление для Гибкого Редактирования Формы

В основе SPLICE лежит представление трехмерных объектов в виде набора независимых частей. Такой подход позволяет осуществлять локальное редактирование отдельных элементов модели без внесения изменений в общую структуру. Каждая часть может быть перемещена, деформирована или заменена, при этом остальные компоненты остаются неизменными. Это обеспечивает гибкость при манипулировании формой объекта и упрощает процесс внесения сложных изменений, поскольку исключает необходимость пересчета всей геометрии при каждом редактировании. По сути, модель разбивается на функциональные единицы, что значительно повышает эффективность и точность операций редактирования.

Каждый элемент модели в SPLICE описывается параметрами гауссова эллипсоида, что обеспечивает компактное и эффективное представление его положения и геометрии. Эти параметры включают в себя центр, матрицу вращения и ковариационную матрицу, определяющую размер и ориентацию эллипсоида. Использование гауссова эллипсоида позволяет свести сложность представления формы к небольшому набору параметров, упрощая операции редактирования и манипулирования. Матрица ковариации $C$ определяет форму эллипсоида, а ее собственные значения и векторы отражают главные оси и соответствующие размеры элемента. Такой подход позволяет эффективно представлять сложные формы с помощью минимального количества данных, сохраняя при этом необходимую точность и детализацию.

Представление формы на уровне отдельных частей подготавливается с использованием методов, таких как DAE-Net (Deformation Autoencoder Network), для автоматической сегментации 3D-моделей из крупных наборов данных, например ShapeNet. DAE-Net использует автоэнкодер для обучения деформируемым представлениям объектов, позволяя выделять отдельные части на основе геометрических особенностей и структуры модели. Этот процесс позволяет автоматически создавать партовое представление из существующих 3D-данных, избегая необходимости ручной сегментации и обеспечивая масштабируемость для обработки больших наборов данных.

Исследование абляции показало, что использование внимания при декодировании, гауссовско-эллипсоидального представления и постобработки на основе диффузии значительно улучшают качество реконструкции и правки формы.

Кодирование и Уточнение Частей с Помощью Нейронных Сетей

Для эффективного кодирования информации о позе, получаемой из вершин эллипсоидов, используется сеть SIREN (Sinusoidal Representation Networks). SIREN позволяет получить компактное и дифференцируемое представление данных. В основе сети лежит представление функций как суперпозиции синусоидальных функций, что обеспечивает высокую точность и возможность вычисления градиентов, необходимых для оптимизации параметров модели. Данный подход позволяет снизить размерность входных данных, сохраняя при этом информацию о геометрии и позе, что критически важно для последующей обработки и реконструкции деталей.

Геометрия каждой детали обрабатывается с использованием ‘Transformer Decoder’, который предсказывает ‘Occupancy Field’, представляющий собой воксельное представление формы детали. Этот подход позволяет получить неявное описание поверхности, где каждая точка в пространстве характеризуется вероятностью принадлежности к объекту. Decoder преобразует входные данные, кодирующие геометрию, в выходной Occupancy Field, определяющий, занято ли данное пространство деталью. Размерность выходного Occupancy Field определяет разрешение и детализацию представления формы, при этом более высокое разрешение требует больших вычислительных ресурсов.

Для обеспечения глобальной согласованности геометрии и позы деталей применяется диффузионная модель. Этот процесс включает в себя постепенное добавление и удаление шума к представлению детали, что позволяет модели изучить распределение реалистичных форм и поз. В результате достигается повышение качества реконструкции, сопоставимого с передовыми методами, и улучшается визуальная привлекательность и реалистичность генерируемых деталей. Диффузионная модель способствует созданию более правдоподобных и когерентных объектов, обеспечивая более высокое качество итогового результата по сравнению с подходами, не использующими подобные механизмы уточнения.

Наша модель диффузии успешно завершает неполные формы, создавая связные и реалистичные завершения.

Внимание и Реконструкция: Обеспечение Когерентности и Точности

Механизм внимания играет ключевую роль в процессе реконструкции, направляя декодер на наиболее релевантные участки входных данных. Вместо обработки всей информации целиком, декодер динамически определяет, какие части исходного сигнала наиболее важны для воссоздания конкретной области. Это позволяет избежать утечки информации, когда нерелевантные данные могут исказить результат реконструкции. По сути, механизм внимания действует как фильтр, усиливая важные сигналы и ослабляя шум, что значительно повышает точность и качество воссоздаваемого объекта. Данный подход особенно важен при работе с неполными или зашумленными данными, где способность фокусироваться на существенном является критической для успешной реконструкции.

Для дальнейшего усиления механизма внимания и повышения точности реконструкции, вводится специальная функция потерь — “потеря, направляющая внимание”. Она стимулирует декодер уделять приоритетное внимание информации, соответствующей конкретным частям исходного объекта. По сути, эта функция потерь действует как дополнительный сигнал, указывающий декодеру, какие области входных данных наиболее важны для воссоздания конкретного участка реконструируемого объекта. Это позволяет не только избежать «утечки информации» и повысить когерентность, но и значительно улучшить детализацию и реалистичность конечной реконструкции, гарантируя, что каждый элемент воссозданного объекта точно соответствует его аналогу в исходных данных. Такой подход особенно важен для сложных объектов с большим количеством деталей, где точное соответствие является ключевым фактором.

Для получения визуально привлекательной 3D-модели, реконструктированное поле заполненности преобразуется с помощью алгоритма реконструкции поверхности Пуассона. Этот метод эффективно объединяет разрозненные данные поля заполненности, создавая гладкую и непрерывную поверхность. Алгоритм решает задачу векторного поля, вычисляя градиент поля заполненности и используя его для определения нормалей поверхности. В результате получается полигональная сетка, точно отражающая форму реконструированного объекта, без артефактов и шумов, что обеспечивает реалистичное и качественное представление данных. Реконструкция поверхности Пуассона особенно полезна для объектов со сложной геометрией и детализированными структурами, позволяя получить четкую и понятную визуализацию.

Генерация фигур с сохранением структуры позволяет создавать визуально согласованные и целостные объекты.

К Универсальному 3D-Редактированию и За Его Пределами

Система SPLICE, прошедшая валидацию на обширном наборе данных ‘PartNet’, демонстрирует заметный прогресс в области редактирования 3D-моделей, как по качеству, так и по эффективности. В отличие от существующих подходов, SPLICE позволяет пользователям точно и быстро изменять форму сложных объектов, сохраняя при этом их структурную целостность. Это достигается за счет инновационного подхода к манипулированию воксельной сеткой, что позволяет осуществлять локальные изменения без искажения общей геометрии. Результаты тестирования подтверждают, что SPLICE значительно превосходит альтернативные методы редактирования, обеспечивая более естественные и реалистичные результаты при меньших затратах вычислительных ресурсов.

Для эффективной обработки и манипулирования сложными геометрическими формами используется подход, основанный на представлении объектов в виде воксельной сетки. Данная методика позволяет извлекать ключевые признаки частей объекта, такие как углы, ребра и поверхности, что значительно упрощает процесс редактирования. Воксельная сетка, по сути, является трехмерной дискретизацией пространства, где каждый воксель представляет собой минимальный объемный элемент. Благодаря такому представлению, алгоритмы могут более точно определять и изменять отдельные компоненты сложной модели, обеспечивая высокую степень контроля над формой и структурой объекта. Использование воксельной сетки позволяет преодолеть ограничения, связанные с обработкой сложных поверхностей и топологий, открывая новые возможности для 3D-моделирования и редактирования.

В ходе пользовательского исследования система SPLICE продемонстрировала значительно превосходящее качество операций перемещения объектов по сравнению с альтернативными методами. Участники оценили качество редактирования, выполняемого SPLICE, средним баллом 4.37, что существенно выше, чем у систем SPAGHETTI (1.76) и DualSDF (2.32). Данный результат указывает на явное предпочтение пользователей в отношении предложенного подхода к 3D-редактированию, подчеркивая его эффективность и удобство использования при манипулировании сложными геометрическими формами. Полученные данные свидетельствуют о перспективности SPLICE как инструмента для широкого спектра задач 3D-моделирования и редактирования.

Наш метод демонстрирует превосходство над SPAGHETTI и DualSDF при редактировании перемещений.

Исследование демонстрирует, что понимание внутренней структуры объекта позволяет манипулировать им с большей гибкостью и точностью. Работа над SPLICE, использующая неявные нейронные представления и механизмы внимания, подтверждает эту идею. Как однажды заметил Брайан Керниган: «Простота — это главное. Сложность только сбивает с толку». SPLICE, разбивая сложную 3D-модель на семантически осмысленные части, позволяет добиться большей простоты в редактировании и, как следствие, более качественных результатов. Использование диффузионных моделей для смешивания этих частей обеспечивает когерентность и естественность изменений, а внимание к деталям позволяет точно контролировать процесс, избегая хаоса и нежелательных артефактов. Этот подход, ориентированный на частичный контроль и глобальное смешивание, открывает новые возможности для создания и модификации 3D-форм.

Куда же дальше?

Представленный подход, безусловно, открывает новые возможности для манипулирования трехмерными формами, но не стоит обманываться иллюзией полного контроля. Проблема семантической когерентности, хотя и смягчена предложенной архитектурой, остается открытой. Искусственный интеллект пока лишь имитирует понимание, а не обладает им, и рано или поздно система столкнется с ситуациями, где даже незначительное изменение в одной части объекта приведет к непредсказуемым последствиям в другой. Необходимо углубленное изучение механизмов, позволяющих гарантировать, что «склеивание» частей происходит не только визуально, но и функционально.

Более того, настоящим вызовом является преодоление зависимости от существующих данных. Нейронные неявные представления, как и любые другие методы машинного обучения, ограничены качеством и разнообразием обучающей выборки. Следующим шагом видится разработка систем, способных к генерации принципиально новых форм, не основанных на существующих шаблонах. Это потребует отказа от чистого «сшивания» и перехода к более фундаментальному пониманию принципов формообразования.

В конечном счете, SPLICE — это лишь еще один шаг на пути к созданию «цифрового скульптора», способного воплощать в жизнь самые смелые фантазии. Однако, чтобы достичь этой цели, необходимо не только совершенствовать технические инструменты, но и переосмыслить само понятие творчества. Ведь, как показывает опыт, любая система, даже самая сложная, в конечном итоге ограничена рамками заложенных в нее правил.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.04514.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-06 00:40