3Dモデル生成AI「Tripo」を手がけるアメリカVast社は4月12日（土）、オープンソースの3D生成AIモデル「HoloPart」を公開した。見えない部分を含む分割（アモーダルセグメンテーション、Amodal Segmentation）のタスクを処理でき、完全な部品として3D形状を生成するのが特徴。

2段階のアプローチにより見えない部分の分割も可能に

HoloPartでは、3Dモデルのパーツ接合部など、見えない部分を含む分割（アモーダルセグメンテーション、Amodal Segmentation）を認識し再構成するため、初期分割と部品補完という2段階に分けてアプローチする。

▲HoloPartによるモデルの分割。初期分割（a）と部品補完（b）という2段階のアプローチにより、見えない部分の分割まで可能にした

2段階目の部品補完では新しい拡散ベースのモデル「PartComp」が導入されており、初期分割で生成された不完全なセグメントを入力して受け取る。PartCompには、細やかな部品の形状を捉える局所的アテンション（Local Attention）と、形状全体の一貫性を確保するコンテキストを意識したアテンション（Context-Aware Attention）というアーキテクチャが採用され、不完全なセグメントを完全な3Dパーツに補完する。

▲PartCompでは2つのアーキテクチャにより3Dパーツの不完全なセグメントを補完する

また、HoloPartを用いた3Dモデル生成では、オブジェクト全体と同数のトークンでパーツを表現できることから、3Dジオメトリの解像度を高めることができるのも特徴となる。

▲パーツ表現のトークンが増加することから、高い解像度のメッシュ生成が行える

▲生成サンプル

■HoloPart: Generative 3D Part Amodal Segmentation（プロジェクトページ、英語）
https://vast-ai-research.github.io/HoloPart/

■HoloPart: Generative 3D Part Amodal Segmentation（GitHub）
https://github.com/VAST-AI-Research/HoloPart

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