【亲测】Nvidia在Github开源：partpacker，通用单张图像生成零件级 3D 模型

一、介绍

在3D对象生成方面取得了进展，大大提高了质量和效率。 然而，大多数现有方法都会生成一个将所有零件融合在一起的网格，这限制了编辑或作单个零件的能力。 一个关键的挑战是不同的对象可能具有不同数量的零件。 为了解决这个问题，我们提出了一个新的端到端框架，用于部件级 3D 对象生成。 给定单个输入图像，我们的方法会生成具有任意数量的完整且语义上有意义的部分的高质量 3D 对象。 我们引入了一种双体积包装策略，将所有部分组织成两个互补的体积，从而可以创建完整的交错部分，并组装成最终对象。 实验表明，与以前基于图像的部件级生成方法相比，我们的模型实现了更好的质量、多样性和泛化性。

       这是 PartPacker 的官方实现：通过双体积填充实现高效的零件级 3D 物体生成。我们的模型能够从单视图图像生成3D物体的局部结构。

Github：https://github.com/NVlabs/PartPacker

Demo：https://huggingface.co/spaces/nvidia/PartPacker

二、安装

我们依赖于正确安装 CUDA（使用 torch 2.5.1 + CUDA 12.1 测试）。Torch。

pip install -r requirements.txt   # if you prefer fixed version of dependencies: pip install -r requirements.lock.txt   # by default we use torch’s built-in attention, if you want to explicitly use flash-attn: pip install flash-attn –no-build-isolation   # if you want to run data processing and vae inference, please install meshiki: pip install meshiki

三、运行的界面

使用py app.py，它将自动下载所需的模型，并在控制台中为您提供 gradio 应用程序的 URL。界面如下图：

四、亲测

上传一个杯子的图片，没有调整参数，最终生成结果如下图：

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