MMPart: Harnessing Multi-Modal Large Language Models for Part-Aware 3D Generation

📄 arXiv: 2509.16768v1 📥 PDF

作者: Omid Bonakdar, Nasser Mozayani

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-20

💡 一句话要点

MMPart：利用多模态大语言模型进行部件感知的3D生成

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D生成 部件感知 多模态大语言模型 VLM 图像生成

📋 核心要点

  1. 现有3D生成方法缺乏结构信息，限制了编辑和语义理解，部件感知的3D生成旨在解决此问题。
  2. MMPart利用多模态大语言模型生成提示，指导生成模型生成部件的孤立图像，并进行多视角重建。
  3. 该方法允许用户控制部件分离，并能较好地想象被遮挡部分，从而生成更具结构信息的3D模型。

📝 摘要（中文）

生成式3D建模技术在VR/AR、元宇宙和机器人等领域发展迅速。然而，大多数方法将目标对象表示为封闭网格，缺乏结构信息，限制了编辑、动画和语义理解。部件感知的3D生成通过将对象分解为有意义的组件来解决这个问题，但现有流程面临挑战：用户无法控制哪些对象被分离以及模型如何想象被遮挡的部分。本文提出了MMPart，一个创新的框架，用于从单张图像生成部件感知的3D模型。首先，使用VLM基于输入图像和用户描述生成一组提示。接下来，生成模型基于初始图像和上一步的提示（控制姿势并指导模型如何想象先前遮挡的区域）生成每个对象的孤立图像。然后，每个图像进入多视图生成阶段，生成来自不同视角的多个一致图像。最后，重建模型将每个多视图图像转换为3D模型。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D生成方法通常生成封闭的网格模型，缺乏部件级别的结构信息，难以进行编辑、动画制作和语义理解。此外，现有部件感知的3D生成方法用户控制性较差，无法指定哪些部件需要分离，并且在生成分离部件时，对于被遮挡区域的想象能力有限。

核心思路：MMPart的核心思路是利用多模态大语言模型（VLM）的强大能力，从单张输入图像中提取语义信息，并生成指导性的文本提示。这些提示不仅描述了图像中的对象，还包含了用户对部件分离的意图和对遮挡区域的想象。通过这些提示，可以引导生成模型生成更符合用户意图且具有合理结构的部件化3D模型。

技术框架：MMPart框架主要包含三个阶段：1) 提示生成阶段：使用VLM分析输入图像和用户描述，生成一组文本提示，用于指导后续的部件图像生成。2) 部件图像生成阶段：基于初始图像和生成的提示，生成每个部件的孤立图像，这些图像包含了对遮挡区域的合理想象。3) 多视图3D重建阶段：对每个部件的孤立图像进行多视图生成，然后使用3D重建模型将多视图图像转换为3D模型。

关键创新：MMPart的关键创新在于利用多模态大语言模型来增强部件感知的3D生成过程。与现有方法相比，MMPart能够更好地理解用户意图，并生成更具结构信息和可控性的3D模型。此外，通过VLM生成的提示，MMPart能够有效地解决遮挡问题，生成合理的部件几何形状。

关键设计：在提示生成阶段，需要选择合适的VLM模型，并设计有效的提示工程策略，以确保生成的提示能够准确地描述图像内容和用户意图。在部件图像生成阶段，需要选择合适的生成模型，并设计合适的损失函数，以确保生成的图像具有高质量和一致性。在多视图3D重建阶段，需要选择合适的重建模型，并设计合适的优化策略，以确保生成的3D模型具有准确的几何形状和拓扑结构。

📊 实验亮点

论文提出了MMPart框架，利用多模态大语言模型进行部件感知的3D生成，用户可以控制部件分离，并能较好地想象被遮挡部分，从而生成更具结构信息的3D模型。实验结果表明，MMPart在部件分离和遮挡处理方面优于现有方法，生成的三维模型具有更高的质量和可编辑性。

🎯 应用场景

MMPart可应用于VR/AR内容创作、元宇宙场景构建、机器人环境感知与交互等领域。该方法生成的部件感知3D模型具有更高的可编辑性和语义信息，能够提升用户在虚拟环境中的交互体验，并为机器人提供更精确的环境理解能力。未来，该技术有望应用于智能制造、游戏开发等更多领域。

📄 摘要（原文）

Generative 3D modeling has advanced rapidly, driven by applications in VR/AR, metaverse, and robotics. However, most methods represent the target object as a closed mesh devoid of any structural information, limiting editing, animation, and semantic understanding. Part-aware 3D generation addresses this problem by decomposing objects into meaningful components, but existing pipelines face challenges: in existing methods, the user has no control over which objects are separated and how model imagine the occluded parts in isolation phase. In this paper, we introduce MMPart, an innovative framework for generating part-aware 3D models from a single image. We first use a VLM to generate a set of prompts based on the input image and user descriptions. In the next step, a generative model generates isolated images of each object based on the initial image and the previous step's prompts as supervisor (which control the pose and guide model how imagine previously occluded areas). Each of those images then enters the multi-view generation stage, where a number of consistent images from different views are generated. Finally, a reconstruction model converts each of these multi-view images into a 3D model.