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实现部件感知的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 图像生成 多视图重建

📋 核心要点

  1. 现有3D生成方法缺乏对物体结构信息的建模，限制了后续的编辑、动画和语义理解等应用。
  2. MMPart利用多模态大语言模型，结合用户描述，生成部件感知的3D模型，从而实现对物体结构信息的有效建模。
  3. 该方法通过生成部件的隔离图像，并结合多视图生成和3D重建，最终得到具有部件信息的3D模型。

📝 摘要（中文）

生成式3D建模在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隔离部分的遮挡区域。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。然后，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）生成每个对象的隔离图像。每个图像随后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生成方法通常将物体表示为封闭的网格模型，缺乏部件级别的结构信息。这使得后续的编辑、动画制作以及更高级的语义理解任务变得困难。此外，现有的部件感知3D生成方法存在用户控制不足的问题，用户无法指定哪些部件需要被分离，也无法控制模型如何想象被遮挡的部件区域。

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，结合用户提供的描述信息，生成针对每个部件的提示（Prompt）。这些提示不仅包含了部件的语义信息，还包含了姿态信息，从而指导后续的图像生成模型生成高质量的部件隔离图像。通过对这些隔离图像进行多视图生成和3D重建，最终得到部件感知的3D模型。

技术框架：MMPart的整体框架包含以下几个主要阶段：1) Prompt生成阶段：使用VLM，基于输入图像和用户描述，生成针对每个部件的提示。2) 部件隔离图像生成阶段：使用图像生成模型，基于初始图像和上一步生成的提示，生成每个部件的隔离图像。3) 多视图生成阶段：针对每个部件的隔离图像，生成来自不同视角的多个一致图像。4) 3D重建阶段：使用3D重建模型，将每个部件的多视图图像转换为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生成部件提示，从而实现了用户对部件分离和遮挡区域想象的有效控制。与现有方法相比，MMPart能够生成更符合用户意图，且具有更清晰部件结构的3D模型。此外，通过多视图生成，保证了3D重建的质量。

关键设计：在Prompt生成阶段，需要设计合适的Prompt模板，以引导VLM生成包含部件语义和姿态信息的提示。在部件隔离图像生成阶段，可以使用Stable Diffusion等先进的图像生成模型，并结合ControlNet等技术，以保证生成图像的质量和一致性。在多视图生成阶段，可以使用Zero123等方法，生成多视角一致的图像。在3D重建阶段，可以使用NeRF或Mesh重建方法，将多视图图像转换为3D模型。具体的参数设置和损失函数需要根据实际情况进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于论文中没有给出具体的实验数据，因此无法总结实验亮点。但是，该方法通过引入多模态大语言模型，实现了对部件分离和遮挡区域想象的有效控制，这本身就是一个重要的技术进步。未来的工作可以进一步验证该方法在不同数据集和场景下的性能，并与其他部件感知3D生成方法进行比较。

🎯 应用场景

MMPart具有广泛的应用前景，例如在VR/AR内容创作中，可以用于快速生成具有部件信息的3D模型，方便用户进行编辑和定制。在机器人领域，可以用于生成机器人的操作对象模型，提高机器人的感知和操作能力。此外，该方法还可以应用于游戏开发、电影制作等领域，提高3D内容生成的效率和质量。

📄 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.