上海大学、Deemos Technology、華中科技大学の研究チームによる、3Dメッシュをパーツごとに分解する技術「BANG: Dividing 3D Assets via Generative Exploded Dynamics」が発表されています！SIGGRAPH 2025 技術論文です！

BANG: Dividing 3D Assets via Generative Exploded Dynamics

3D制作は、目・頭・手を使って物体を分解し再構築するという、人間ならではの強みから発展してきました。
しかし現在の3Dデザインツールは、この自然なプロセスを忠実に再現することが難しく、高度な美術的スキルや多くの手作業を必要とします。

本論文では BANG と呼ばれる新しい生成手法を提案します。BANGは3D生成と推論を橋渡しし、直感的かつ柔軟に「部品単位での分解」を可能にします。その中核にあるのが Generative Exploded Dynamics（生成的爆発図ダイナミクス） で、入力ジオメトリに対して連続的な分解状態のシーケンスを生成し、部品同士を徐々に分離しながら幾何学的・意味的な一貫性を保ちます。

BANGは、大規模事前学習済みの潜在拡散モデルを基盤とし、軽量な「爆発図アダプタ」で微調整することで、分解プロセスを精密に制御できます。
さらに、時間的アテンションモジュール を組み込み、時間方向のスムーズな遷移と一貫性を確保します。
また、バウンディングボックスや表面領域などの空間プロンプトにより、ユーザーは「どの部品を」「どのように」分解するかを指定できます。このインタラクションは、GPT-4のようなマルチモーダルモデルと組み合わせることで拡張でき、2Dから3Dへの操作をより直感的かつクリエイティブに行えます。

BANGの能力は、詳細な部品レベルのジオメトリ生成、部品と機能説明の紐付け、部品認識を伴う3D制作や製造ワークフローの支援にまで及びます。
また、3Dプリントの分野では、分離可能な部品を自動生成し、印刷や再組み立てを容易にする応用も可能です。

要するに、BANGは想像したアイデアを詳細な3Dアセットへとシームレスに変換し、人間の直感に響く新たな創造プロセスを実現します。

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