Part123 首先利用扩散模型生成多视图一致的图像，然后使用Segment Anything Model (SAM)来预测这些图像的二维分割掩模。通过将二维部件信息有效地整合到三维重建中，并采用对比学习优化神经渲染框架，Part123能够学习到基于多视图分割掩模的部件感知特征空间。此外，Part123还开发了一种基于聚类的算法，用以自动从重建模型中提取3D部件分割结果。Part123 通过考虑二维图像上的部件分割，而不是直接在3D模型上进行，可以利用先进的二维分割模型，同时避免了大规模3D数据集相对缺乏的问题。

Part123 的重建过程是一个系统化的方法，将单视图图像转换成具有部件分割信息的3D模型，主要步骤包括：

多视图图像生成：Part123首先使用多视图扩散模型，从给定的单视图图像出发，生成一组多视角一致的图像。这一步骤的目的是模拟从不同角度观察同一物体时所获得的图像信息。

2D分割掩模预测：接下来，利用Segment Anything Model (SAM)，这是一个强大的通用2D图像分割模型，对生成的多视图图像进行分割，生成每个视角的2D分割掩模。这些掩模能够区分图像中的不同部件，即使在不同视角下这些部件的外观可能变化很大。

部件感知特征空间学习：Part123将2D分割掩模信息提升到3D空间，并与3D重建过程同步进行。在这一步骤中，通过对比学习优化神经渲染框架NeuS，学习一个基于多视图分割掩模的部件感知特征空间。这样，每个3D点都能获得一个特征表示，区分属于不同部件的几何和外观属性。

3D模型重建：使用NeuS模型，结合学习到的部件感知特征，重建3D模型。这个模型不仅包括几何形状，还包括与每个部件相关的特征信息。

自动部件分割：一旦NeuS模型训练完成，就可以使用基于特征的聚类方法，如KMeans，来自动确定部件的数量并提取模型的部件分割。Part123开发了一种算法，通过分析多视图2D分割掩模之间的对应关系，自动估计所需的部件数量，并初始化聚类算法，从而得到高质量的部件分割结果。

最终输出：最终，Part123能够输出带有清晰部件分割的3D模型，这些模型可以直接用于各种形状处理任务，如特征保持重建、基于原语的重建和3D形状编辑等。

整个过程是自动化的，从单视图图像到具有部件结构信息的3D模型的转换不需要用户进行复杂的交互或提供额外的标注信息，展示了Part123在自动化3D重建领域的先进性。

论文解读

本文提出了一个名为Part123的新框架，用于从单视图图像中进行部件感知的3D重建。

以下是论文内容要点：

摘要(Abstract)：

介绍了Part123框架，它利用扩散模型从单视图图像生成多视图一致的图像，并通过Segment Anything Model (SAM)生成多视图分割掩模，结合对比学习在神经渲染框架中学习部件感知特征空间，以及开发了基于聚类的算法自动从重建模型中提取3D部件分割结果。

引言(Introduction)：

讨论了从单视图图像重建物体的挑战性，以及现有方法忽略重建模型的部件结构信息的问题。

相关工作(Related Work)：

回顾了单视图重建、部件感知3D生成和3D分割的相关研究进展。

方法(Methods)：

详细介绍了Part123的整体框架，包括多视图扩散模型、基于对比学习的部件感知重建、以及自动部件分割算法。

实验(Experiments)：

使用Google Scanned Objects数据集评估Part123方法，并与其他单视图重建方法进行比较，展示了Part123在部件分割质量和重建质量上的优势。

分析与讨论(Analysis and Discussions)：

对设计的效能进行了验证，并对方法进行了深入分析，包括不同重叠比率、KMeans初始化、多视图图像数量和不同背骨的影响。

应用(Applications)：

展示了使用Part123重建的部件感知3D模型在形状处理任务中的应用，如特征保持重建、基于原语的重建和形状编辑。

结论(Conclusion)：

总结了Part123框架的主要贡献，并指出了其在单视图3D重建领域的创新性和实用性。

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