Sparc3D: Sparse Representation and Construction for High- Resolution 3D Shapes Modeling 紹介

本スライドは生成的な破壊アニメーション・汎用的な分割形状生成学習における，Fine-Tuning 可能な Image-To-Mesh の Large 3D Model の Framework についての選定しました．
また，Part Segmentation, Generative Part Model などの論文タイトルを紹介しました．

Transcript

1. Sparc3D: Sparse Representation and Construction for High- Resolution 3D Shapes Modeling 紹介 2025/06/29 Spatial AI Network 勉強会 Niko Huang (黄 宇航) D3 東京大学 金井研究室
2. 簡単な自己紹介・PhD前に前職で取り組んできたこと Unity・C++ スマホゲーム開発 IoT Sptial Traffic Visualization System
3. 論文情報 • Sparc3D: Sparse Representation and Construction for High-Resolution 3D Shapes Modeling (6月12日 ArXiv 最終投稿) Project Page：https://lizhihao6.github.io/Sparc3D/ arXiv：https://arxiv.org/pdf/2505.14521 Code（公開前）：https://github.com/lizhihao6/Sparc3D Demo：https://huggingface.co/spaces/ilcve21/Sparc3D ※ 以降の図は上記の論文及び引用する参考文献の Teaser から参照 論文選定のモチベーション 生成的な破壊アニメーション・汎用的な分割形状生成学習における， Fine-Tuning 可能な Image-To-Mesh の Large 3D Mesh Network についての選定．
4. 学習における破壊アニメーションの研究
5. Veo3 vs Generative 3D Models
6. Veo3 vs Generative 3D Models
7. 今までの研究成果 Run-time Process Dataset Squirrel Dataset Pot Thingi10K Objects ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ Dataset Bunny Generator Bunny Generator Bunny Generator Bunny (A) (B) Learning Process DeepFracture: A Generative Approach for Predicting Brittle Fractures with Neural Discrete Representation Learning, 2025
8. 現在取り組んでいること 入力：メッシュ or 画像 出力：破壊済みのメッシュ復元 学習による分割形状予測
9. 手法選定の基準 • 高品質のメッシュ復元 • Image-to-Shape 可能の手法 • 高速化可能なメッシュ再構築 • 安定・汎用的な(Versatile) 再現性 破壊における 3D 分割形状表現 Sparc3D Sparse-VAE, Latent Diffusion Voxel-Based Data Image-to-Mesh Large Model Fine-Tuned from Trellis Trellis Sparse-VAE, Latent Diffusion Voxel-Based Data Image(Text)-to-Mesh Large Model
10. Hunyuan 3D Ver.2 Tencent AI Lab VecSet-Based VAE and Diffusion 3DShape2VecSet Data Image(Text)-to-Mesh Large Model 関連研究-アプローチ概要 LION Latent Diffusion Point Clouds-Based Data XCube Sparse-VAE, Latent Diffusion Voxel-Based Data Trellis Sparse-VAE, Latent Diffusion Voxel-Based Data Image(Text)-to-Mesh Large Model Unique3D Image-to-Normal Network Multi-View Images Data Image-to-Mesh Large Model 3DShapeToVecSet GPT Point Clouds-Based Data
11. 関連研究-T-SDFからDeepSDFからEikonal Loss から Tri-planeへ • 形状の定義 • T-SDF Voxel-Based SDF • DeepSDF • Eikonal Loss • Tri-Plane (Hybrid ・ Octree etc.) T-SDF(3D-GAN) Neural Implicit Fields (DeepSDF) Eikonal Loss (Neural Signed Distance Fields) Tri-plane (EG3D)
12. 関連研究-Multi-View Based 3D Generation Unique3D Image-to-Normal Network Multi-View Images Data Image-to-Mesh Large Model Make-It-3D Image-to-Normal Network Multi-View Images Data
13. 関連研究-VecSet Based VAE + Latent Diffusion • Density + Normals -> Latent Vec Set • VecSet-Based VAE • Latent Vec Features 3DShapeToVecSet TripoSG Dora Hunyuan2 CLAY Vec Latent (Latent Queries) LION DeepSDF
14. 関連研究-Sparse-Voxel Based VAE + Latent Diffusion • DINO v2 Feature -> Voxels • Sparse-Voxel Based VAE • Voxels Based Features XCube Trellis TripoSF Sparc3D Voxel Latent DINOv2 Voxel-VAE (Voxel-CNN)
15. 提案手法 Flood Filling → ① ① ② ③ ④
16. 提案手法
17. 提案手法
18. 異なるモデルの再構築品質比較-1
19. 異なるモデルの再構築品質比較-2
20. 異なるデータセットの改善比較-1
21. 異なるデータセットの改善比較-2
22. 実験の詳細
23. まとめ • Watertight の学習形状表現を提案していた． • 本当の学習スピードや収束の速さはコード公開前は不明． • 一致性及び安定性は Hunyuan と Trellis 比べてデータセットではないケース良くなってい る実感 展望 • Texture の学習適用 • Flood Filling 依存しているため，内包している構造のメッシュに適用できない • Multiple View Reconstruction や への拡張
24. SDFs vs UDFs vs Multiple-Phase DFs Fragment-Aware Segmentation vs Fragment-Aware Generation 密接分割形状に着目した分割形状生成 Object-Space Multiphase Implicit Functions (Zhan et al. 2012) Single Phase Multiple Phase
25. 内部構造視点の生成 Quality Verification (Sparc3D) Sparse-Voxel-Based VAE
26. 内部構造視点の生成 Quality Verification (Hunyuan2) VecSet-Based VAE
27. 3D Asset-Aware 生成 vs Part-Aware 生成 vs Part-Aware Segmentation Hunyuan 3D Ver.2 VecSet-Based VAE and Diffusion 3DShape2VecSet Data Image(Text)-to-Mesh Large Model Trellis Sparse-VAE, Latent Diffusion Voxel-Based Data Image(Text)-to-Mesh Large Model
28. 3D Asset-Aware 生成 vs Part-Aware 生成 vs Part-Aware Segmentation Partsの数を指定して学習 SOSとEOSを特徴量として 不定数の数のParts を学習
29. 3D Asset-Aware 生成 vs Part-Aware 生成 vs Part-Aware Segmentation 形状・画像を Feature Fields で変換し 比較学習(contrastive learning)で K-means による教師データなし形状分割 分割した形状を大きさ編集
30. SDF(UDF) vs MPDF による学習と復元の違い ネットワークの選択 • Point Cloud-Based Networks • Voxel-based Networks • Neural Implicit Field-Based Nets • その他の分割表現における Nets Object Based Fragment Based 復元の手法 • Dual Marching Cube • FlexiCube • Flood Filling + Marching Cube • Different Labels + Marching Cube
31. SDF(UDF) vs MPDF による学習と復元との違い
32. 学習における Multiple-Phase Distance Fields の進展 MPDF Highlight Sampling Voxel-based Network (画像で) 64^3 Neural Implicit Field-Based Network 256^3 MPDF with nomralization Highlight Sampling MPDF Naïve Sampling NIFs-Based Network with SIREN Layer 256^3
33. 困難点と Future Work 要件定義 • 復元の時間： < 1s • 精度： external mesh ほぼ 維持 • Robust： なるべくRobust • Versatile Shape： 異なる形状における汎用性 困難点 • Latent Diffusion における復元時間が高い • Eikonal Loss を MPDF で利用できない • 分割形状のデータセット作成と計算資源 • MPDF における Sparse-Conv VAE の設計 • 内部テキスチャの表現の作成 • Graph-Based の Implicit Function は? Ours: Fragment-Aware 1 second 以内 Others: Part-Aware Asset-Aware 1 second 以内
34. 所感 Shape VAE + Image-To-Shape GPT でほぼフレームワークが固められる（2024-2025） 今まで Image-To-Shape はあんまり見てなかった Trellis と Hunyuan よりいい目視一致性 • 3D Shape Single View Generation そろそろ解かれている • Large 3D Shape Model の大規模商業利用 • Fine-Tune で物理アニメーション • 上記だと，Image-based 表現ではなく，3DGS，NeRF などの表現も Large Model • VecSet Features より Voxel Fields は推せる． • Physical-Aware Video Generation vs 3D Animation Generation はしばらく併存 • Video-Based Generation の物理法則・編集可能 (CV) ーー 3DGSなど表現の開発 (CG)
35. 最近哲学の本をやたらに読みます． (カント・純粋理性批判) ア・プリオリ ア・ポステリオリ ユークリッド空間の距離直感 質量保存の法則 Position Based Dynamicsなど Real-time物理エンジン空間 最適化問題 深層学習 LLM・VLM パラメータ空間 学習問題 剛体は排他的なもの 慣性の法則の直感 レンダリング Text-To-Viceo Motion の補間と生成 Image-To-Video レンダリング Robotics World Model Video 生成 深層学習 識別器 Discriminator で ア・プリオリ 法則でReward・Loss 学習問題のアプローチ NeRF Data-Driven CG・CV 生成系以外：現実世界と向き合う CV 生成系：Dreamer 生成タスクと向き合う