Hunyuan3D-Part：腾讯混元开源的 3D 形状部件分割与生成框架

1. Hunyuan3D-Part是什么

Hunyuan3D-Part是腾讯混元团队开源的3D形状部件分割与生成框架，包含P3-SAM和X-Part两个核心组件，实现从3D模型到语义部件分割和高保真结构分解的完整流程。该项目适用于3D建模、计算机图形学、机器人学等多个领域，提供了高效、准确的3D部件分析解决方案。

该项目包含两个核心组件：

• P3-SAM：原生3D部件分割模型

• X-Part：高保真形状分解工具

这两个组件协同工作，实现了从原始3D模型到精确部件分割和高质量结构分解的全流程。

Hunyuan3D-Part的主要特点是能够处理任意3D网格模型，无需依赖特定类型的3D数据，并且能够生成结构一致、细节丰富的3D部件。

2. 功能特色

Hunyuan3D-Part具备以下主要功能特色：

2.1 核心功能

2.2 技术优势

2.3 使用便捷性

• 提供在线演示平台，无需本地部署即可体验

• 提供详细的文档和示例代码

• 支持命令行和Python API两种使用方式

• 模型权重可直接从HuggingFace下载

3. 技术细节

3.1 整体架构

Hunyuan3D-Part的整体架构包括两个主要模块：

1. P3-SAM模块：负责3D模型的特征提取和部件分割

2. X-Part模块：基于分割结果进行高保真形状分解

这两个模块协同工作，形成完整的3D部件分析流程。

3.2 P3-SAM：原生3D部件分割

P3-SAM (Point-Patch-Part Segmentation and Mapping) 是一个专为3D部件分割设计的深度学习模型。其核心特点包括：

• 多尺度特征提取：能够捕捉不同尺度的几何特征

• 注意力机制：使用自注意力机制捕捉全局上下文信息

• 点-面片-部件层次结构：从点级别特征逐步聚合到部件级别

• 端到端训练：整个分割流程可以端到端训练，提高整体性能

3.3 X-Part：高保真形状分解

X-Part是基于P3-SAM分割结果的形状分解工具，其主要技术特点包括：

• 几何一致性优化：确保分解后的部件之间保持合理的几何关系

• 边界平滑处理：对部件边界进行平滑处理，提高视觉质量

• 结构保持算法：保持原始模型的结构特征，避免过度分割

• 细节增强技术：增强部件表面细节，提高分解结果的真实感

3.4 技术流程

Hunyuan3D-Part的工作流程可以分为以下几个步骤：

1. 输入3D模型：接受各种格式的3D网格模型作为输入

2. 预处理：对输入模型进行标准化和采样处理

3. 特征提取：P3-SAM模型提取模型的几何和语义特征

4. 部件分割：基于提取的特征进行部件分割和语义标注

5. 形状分解：X-Part模块根据分割结果进行高保真形状分解

6. 输出结果：生成分割后的部件模型和相关元数据

4. 应用场景

Hunyuan3D-Part在多个领域具有广泛的应用前景：

4.1 3D建模与设计

• 模型重用：将现有3D模型分解为部件，便于在新设计中重用

• 模块化设计：支持基于部件的模块化3D设计流程

• 模型编辑：提供精确的部件分割，方便对模型进行局部修改

4.2 计算机图形学

• 物理模拟：为每个部件分配不同的物理属性

• 动画制作：基于部件分割实现更精细的动画控制

• 渲染优化：对不同部件应用不同的渲染策略

4.3 机器人学

• 物体识别：帮助机器人识别物体的不同部件

• 抓取规划：根据部件特性规划最佳抓取策略

• 场景理解：增强机器人对环境的理解能力

4.4 虚拟现实与增强现实

• 交互设计：基于部件分割实现更自然的交互方式

• 场景编辑：允许用户对虚拟场景中的物体进行部件级编辑

• 内容生成：自动化生成可组合的虚拟物体部件库

4.5 文化遗产保护

• 文物数字化：将文物3D模型分解为部件，便于研究和修复

• 虚拟修复：基于部件分割进行针对性的虚拟修复

• 多分辨率展示：根据不同需求展示不同精细度的部件模型

5. 使用方法

5.1 环境准备

Hunyuan3D-Part需要以下依赖环境：

• Python 3.8+

• PyTorch 1.9+

• CUDA 11.1+ (推荐)

• 其他依赖库 (详见requirements.txt)

可以通过以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

5.2 模型下载

模型权重可以从HuggingFace下载：

git lfs install
git clone https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Part

5.3 基本使用

命令行方式：

# 运行P3-SAM进行部件分割
python p3_sam/inference.py --input model.obj --output results/ --checkpoint Hunyuan3D-Part/P3-SAM.pth

# 运行X-Part进行形状分解
python xpart/decompose.py --input results/segments.json --mesh model.obj --output decomposed/ --checkpoint Hunyuan3D-Part/X-Part.pth

Python API方式：

from p3_sam import P3SAM
from xpart import XPart

# 初始化模型
p3_sam = P3SAM("Hunyuan3D-Part/P3-SAM.pth")
x_part = XPart("Hunyuan3D-Part/X-Part.pth")

# 加载模型
mesh = load_mesh("model.obj")

# 部件分割
segments = p3_sam.segment(mesh)

# 形状分解
parts = x_part.decompose(mesh, segments)

# 保存结果
save_parts(parts, "decomposed/")

5.4 结果解析

Hunyuan3D-Part的输出包括：

• 分割结果：每个顶点的部件ID和语义标签

• 分解后的部件模型：每个部件的独立3D模型文件

• 部件元数据：包含每个部件的边界框、中心点等信息

6. 常见问题解答

Q1: Hunyuan3D-Part支持哪些3D模型格式？

A1: 目前主要支持OBJ、PLY和STL格式的3D模型。对于其他格式，可以使用Blender等工具进行转换。

Q2: 运行Hunyuan3D-Part需要什么配置的GPU？

A2: 推荐使用具有至少8GB显存的NVIDIA GPU，如RTX 3060或更高配置。在较低配置的GPU上可能需要调整批处理大小或使用CPU模式。

Q3: 如何提高分割结果的准确性？

A3: 可以尝试以下方法：

• 确保输入模型质量较高，避免过多噪声

• 调整分割参数，如置信度阈值

• 对模型进行预处理，如去除冗余顶点

• 使用更复杂的后处理算法优化分割结果

Q4: Hunyuan3D-Part是否支持批量处理？

A4: 是的，Hunyuan3D-Part提供了批量处理功能，可以同时处理多个3D模型。

Q5: 是否可以自定义部件类别？

A5: 目前Hunyuan3D-Part使用预定义的部件类别体系。如果需要自定义类别，需要重新训练模型或使用迁移学习方法。

Q6: 如何处理非常大的3D模型？

A6: 对于大型模型，建议先进行简化处理，减少顶点数量。Hunyuan3D-Part也提供了模型简化功能，可以在预处理阶段使用。

7. 相关链接

• GitHub仓库：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan3D-Part

• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/tencent/Hunyuan3D-Part

• HuggingFace在线演示：https://huggingface.co/spaces/tencent/Hunyuan3D-Part

• Hunyuan3D Studio：https://3d.hunyuan.tencent.com/studio

总结

Hunyuan3D-Part是一个功能强大的3D形状部件分割与生成框架，由腾讯混元团队开源。该项目通过P3-SAM和X-Part两个核心组件，实现了从3D模型到精确部件分割和高质量结构分解的完整流程。其主要优势在于高精度的分割能力、结构一致性保持和细节保真度，适用于3D建模、计算机图形学、机器人学等多个领域。项目提供了便捷的使用方式，包括命令行工具和Python API，并支持在线演示。通过Hunyuan3D-Part，开发者和研究人员可以更高效地进行3D部件分析和处理，推动相关领域的技术发展和应用创新。