主要观点总结
本文介绍了两个新的3D开源项目：HoloPart和UniRig。HoloPart是一个针对任意三维模型生成完整可编辑部件的项目，可以解决三维模型的部件及编辑挑战。UniRig是一个通用自动绑定框架，用于创建3D骨骼结构。两个项目都有强大的应用前景，可以解锁一系列以前难以实现的下游应用。
关键观点总结
关键观点1: HoloPart项目介绍
HoloPart是一项针对任意三维模型生成完整、可编辑部件的技术。它引入了一项新任务：三维部件完整语义分割，不仅能将三维形状分解为可见的表面块，还能分解成完整的、包含语义信息的部件。HoloPart受到非模式化感知的启发，通过两个阶段的方法实现部件补全。该项目还利用新的基准测试来评估这项新任务，实验证明其性能显著优于现有的形状补全方法。
关键观点2: UniRig项目介绍
UniRig是一个通用自动绑定框架，旨在使用自回归模型预测3D骨骼的结构。它通过骨骼树Tokenization方法，将复杂的骨骼结构转换为适合Transformer处理的线性序列。该项目还能预测骨骼的蒙皮权重和特定属性，如弹簧骨骼的刚度和重力影响。为了提升模型的泛化能力，研究团队构建了Rig-XL数据集。UniRig在自动绑定技术上取得了显著的提升，在精度、通用性、鲁棒性和效率方面都表现出优越的性能。
文章预览
机器之心发布 机器之心编辑部 在不久之前机器之心报道文章《 3D领域DeepSeek「源神」启动！国产明星创业公司，一口气开源八大项目 》中，我们曾介绍到，国内专注于构建通用 3D 大模型的创业公司 VAST 将持续开源一系列 3D 生成项目。 近日，新的开源项目它来了，包括针对任意三维模型生成完整可编辑部件的 HoloPart 与通用自动绑定框架 UniRig 。 今天，就让我们一起围观下这两个新的3D开源项目。 HoloPart：为任意三维模型生成完整、可编辑的部件 论文标题： HoloPart: Generative 3D Part Amodal Segmentation 论文地址: https://arxiv.org/abs/2504.07943 项目主页: https://vast-ai-research.github.io/HoloPart 代码地址: https://github.com/VAST-AI-Research/HoloPart Demo: https://huggingface.co/spaces/VAST-AI/HoloPart huggingface daily paper:https://huggingface.co/papers/2504.07943 3D 内容生产面临的一个关键痛点，是 三
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