从单张图像创建可编辑的 3D 模型是计算机图形学领域的一大挑战。传统的 3D 生成模型多产出整体式的「黑箱」资产，使得对个别部件进行精细调整几乎成为不可能。 为了突破这一局限，来自北京大学、字节跳动和卡耐基梅隆大学的研究者们联合提出了 PartCrafter。这款创新的模型开创了结构化生成的新理念，能够直接从单张 2D 图像生成由多个、具有语义意义且可独立操作的部件构成的复杂 3D 网格模型。PartCrafter 显著增强了 3D 生成的可控性与可解释性，为更直观、模块化的内容创作流程铺平了道路。 该研究已被顶级人工智能会议…