這項由ShanghaiTech大學張龍文、張啟軒、蔣浩然、白逸諾等研究團隊與華中科技大學楊威教授共同完成的研究發(fā)表于2025年7月，論文題為"BANG: Dividing 3D Assets via Generative Exploded Dynamics"。感興趣的讀者可以通過arXiv:2507.21493v1獲取完整論文。這項研究解決了一個讓無數(shù)3D設計師頭疼的問題：如何讓復雜的3D模型像變形金剛一樣自動分解成各個零部件，生成那種在工程圖紙中常見的爆炸圖。

想象一下，當你買到一件復雜的家具需要自己組裝時，說明書上都會有一張爆炸圖，清楚地顯示每個螺絲、每塊木板應該如何拼裝。這種圖紙能讓我們瞬間理解復雜物體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。在3D設計領域，創(chuàng)建這樣的爆炸圖一直是個技術難題，需要設計師手工將模型的每個部分分離，費時費力且容易出錯?，F(xiàn)在，研究團隊開發(fā)出了一套名為BANG的AI系統(tǒng)，能夠像變形金剛那樣，讓任何3D模型自動展開分解，揭示其內(nèi)部的精密結(jié)構(gòu)。

這項技術的核心創(chuàng)新在于它能夠理解3D物體的內(nèi)在邏輯關系。就像一個經(jīng)驗豐富的機械師能夠憑直覺知道一臺機器應該如何拆解一樣，BANG系統(tǒng)通過深度學習訓練，掌握了物體分解的基本規(guī)律。它不僅能將復雜的3D模型分解成合理的零部件，還能保證每個部件在分解過程中保持完整的幾何形狀和語義含義。

研究團隊將這種技術稱為"生成式爆炸動力學"，這個聽起來頗具科幻色彩的名字背后，是一套精巧的AI算法系統(tǒng)。它能夠生成一個平滑的分解序列，讓3D模型從完整狀態(tài)逐漸過渡到完全分解狀態(tài)，就像播放一段慢動作電影，展示物體是如何一步步分解的。這種動態(tài)分解過程不僅美觀，更重要的是能夠揭示物體內(nèi)部那些平時看不見的結(jié)構(gòu)關系。

一、化繁為簡的智能分解師

傳統(tǒng)的3D模型分解就像讓一個從未見過鐘表的人去拆解瑞士名表，往往會搞得一團糟。設計師需要憑借經(jīng)驗和直覺，手工確定每個部分的邊界，這不僅耗時巨大，還容易產(chǎn)生錯誤的分解方案。更令人頭疼的是，許多3D模型只有外表面的幾何信息，內(nèi)部結(jié)構(gòu)完全是未知的，就像一個密封的黑盒子。

BANG系統(tǒng)的革命性突破在于它采用了一種全新的思路。研究團隊沒有試圖直接分析靜態(tài)的3D模型，而是讓AI學習分解的動態(tài)過程。這就像教一個學生學習魔方還原，不是簡單地記住最終狀態(tài)，而是理解每一步轉(zhuǎn)動的邏輯關系。

具體來說，BANG系統(tǒng)基于一個大規(guī)模的預訓練3D生成模型構(gòu)建。這個基礎模型就像一個見多識廣的老師傅，已經(jīng)從海量的3D幾何數(shù)據(jù)中學會了形狀生成的基本規(guī)律。在此基礎上，研究團隊添加了兩個關鍵的創(chuàng)新模塊：爆炸視圖適配器和時間注意力模塊。

爆炸視圖適配器的作用就像一個智能的分解規(guī)劃師。當給定一個輸入的3D模型時，它能夠分析模型的幾何特征，理解各個部分之間的關系，然后制定合理的分解方案。這個適配器不會改變預訓練模型的核心參數(shù)，而是像外掛一個專業(yè)插件一樣，專門負責分解任務的規(guī)劃和執(zhí)行。

時間注意力模塊則確保整個分解過程的連貫性和平滑性。想象一下，如果分解過程像停格動畫一樣生硬跳躍，不僅看起來別扭，還可能破壞部件之間的邏輯關系。時間注意力模塊就像一個優(yōu)秀的動畫師，確保每一幀之間的過渡都自然流暢，讓整個分解過程看起來既專業(yè)又美觀。

這種設計的巧妙之處在于，它充分利用了預訓練模型中蘊含的豐富幾何知識，同時通過輕量級的適配機制，快速適應到爆炸圖生成這個特定任務上。就像一個多才多藝的藝術家，既有深厚的基礎功底，又能快速掌握新的表現(xiàn)技法。

二、從數(shù)據(jù)到智慧的訓練之路

訓練一個能夠理解3D分解邏輯的AI系統(tǒng)，面臨的第一個挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)獲取。市面上的3D模型大多是為了展示或游戲用途設計的，很少有現(xiàn)成的爆炸圖數(shù)據(jù)。這就像要培養(yǎng)一個拆解專家，卻找不到合適的教材和練習對象。

研究團隊采用了一種創(chuàng)新的數(shù)據(jù)構(gòu)建策略。他們從Objaverse這個大型3D模型數(shù)據(jù)庫出發(fā)，但并不是簡單地使用所有模型，而是進行了嚴格的篩選和質(zhì)量控制。首先，他們只選擇那些由2到30個組件構(gòu)成的模型，太簡單的模型缺乏分解的意義，太復雜的模型則會增加訓練難度。

更重要的是，研究團隊引入了GPT-4作為質(zhì)量評判員。每個3D模型都會從多個角度渲染成2D圖像，然后交給GPT-4進行評估，篩選出那些結(jié)構(gòu)清晰、適合分解訓練的高質(zhì)量模型。這個過程就像讓一位資深的工程師來審核教學用的機械樣本，確保每一個都具有教學價值。

對于通過篩選的模型，研究團隊開發(fā)了一套自動化的爆炸向量優(yōu)化算法。這個算法的工作原理類似于物理仿真，它會計算每個組件的邊界框，然后優(yōu)化一個徑向爆炸過程，讓各個部件沿著合理的方向分離，同時避免相互碰撞。這個過程需要在保持視覺連貫性的同時，確保爆炸后的布局既美觀又符合工程直覺。

整個優(yōu)化過程會生成一個從t=0（完整組裝狀態(tài)）到t=1（完全分解狀態(tài)）的平滑序列。研究團隊會在這個時間序列上采樣多個中間狀態(tài)，形成一個完整的分解動畫。為了保證訓練的一致性，所有的序列都會進行重新定心和統(tǒng)一縮放，確保幾何尺寸在標準化范圍內(nèi)。

經(jīng)過這樣嚴格的篩選和處理，研究團隊最終獲得了大約2萬個高質(zhì)量的爆炸動力學數(shù)據(jù)樣本。雖然這個數(shù)量相比原始數(shù)據(jù)庫中的數(shù)百萬模型顯得微不足道，但每一個樣本都經(jīng)過精心制作，具有豐富的結(jié)構(gòu)信息和準確的分解標注。

訓練過程采用了漸進式策略。系統(tǒng)首先在靜態(tài)3D幾何數(shù)據(jù)上進行大規(guī)模預訓練，掌握3D形狀生成的基本能力。然后通過爆炸視圖適配器在精心構(gòu)建的分解數(shù)據(jù)上進行微調(diào)，學習分解規(guī)劃的專業(yè)技能。最后加入時間注意力模塊，確保分解序列的時間連貫性。

這種訓練策略的效果相當顯著?；A模型提供了強大的幾何理解能力，而專門的適配器則帶來了分解任務的專業(yè)技能。兩者結(jié)合，讓BANG系統(tǒng)既具備廣泛的適應性，又在爆炸圖生成這個特定任務上表現(xiàn)出色。

三、超越傳統(tǒng)的智能控制系統(tǒng)

在實際應用中，不同的用戶對3D模型分解有著不同的需求。工程師可能希望按照功能模塊進行分解，藝術家可能更關注視覺效果，教育工作者則可能需要突出特定的結(jié)構(gòu)細節(jié)。為了滿足這些多樣化的需求，研究團隊為BANG系統(tǒng)開發(fā)了一套靈活的控制機制。

最直接的控制方式是通過3D邊界框來指定感興趣的區(qū)域。用戶可以在3D模型上框選特定的體積區(qū)域，系統(tǒng)就會重點分解這些區(qū)域內(nèi)的結(jié)構(gòu)。這種方法特別適合處理那些外表看似簡單、內(nèi)部卻很復雜的模型。比如一張看起來普通的桌子，用戶可以通過邊界框指定抽屜區(qū)域，系統(tǒng)就會自動推斷并生成抽屜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，即使原始模型中并沒有明確的抽屜幾何信息。

另一種控制方式是通過表面區(qū)域選擇。用戶可以在模型表面直接選擇特定的區(qū)域，系統(tǒng)會將這些區(qū)域作為獨立的部件進行分解。這種方法提供了更精細的控制粒度，特別適合處理表面細節(jié)豐富的模型。

更有趣的是，研究團隊還開發(fā)了2D到3D的跨模態(tài)控制機制。系統(tǒng)可以將3D幾何特征與2D圖像特征進行對齊，這樣用戶就可以在模型的渲染圖像上直接選擇感興趣的區(qū)域，系統(tǒng)會自動將2D選擇映射到3D空間中的對應位置。這種交互方式更加直觀自然，降低了3D操作的技術門檻。

為了實現(xiàn)這種跨模態(tài)對齊，研究團隊采用了一種巧妙的特征匹配策略。他們重新訓練了一個幾何特征解碼器，讓它能夠輸出與DINOv2圖像特征兼容的幾何特征。通過大量的2D渲染圖像和對應的3D幾何數(shù)據(jù)進行聯(lián)合訓練，系統(tǒng)學會了在2D圖像特征和3D幾何特征之間建立可靠的對應關系。

這種設計使得BANG系統(tǒng)可以與各種2D視覺工具無縫集成。用戶可以使用SAM2等分割工具在2D圖像上選擇區(qū)域，然后自動映射到3D模型上進行精確分解。甚至可以結(jié)合多模態(tài)大語言模型，通過自然語言描述來指導分解過程，真正實現(xiàn)了從概念到實現(xiàn)的端到端自動化。

控制系統(tǒng)的另一個重要特性是遞歸分解能力。用戶可以對已經(jīng)分解出的部件進行進一步的細分，就像俄羅斯套娃一樣，一層層揭示更深層次的結(jié)構(gòu)細節(jié)。這種遞歸能力讓BANG系統(tǒng)能夠處理任意復雜度的模型，從簡單的幾何體到復雜的機械裝置，都能找到合適的分解粒度。

四、從理論到實踐的應用突破

BANG系統(tǒng)的實際應用潛力遠遠超出了學術研究的范疇，它在多個實際場景中都展現(xiàn)出了巨大的價值。首先是部件級幾何細節(jié)增強應用。傳統(tǒng)的3D生成方法通常將整個物體作為一個整體進行建模，這樣做的問題是很難同時兼顧全局結(jié)構(gòu)和局部細節(jié)。就像用一支粗筆畫畫，可能能勾勒出大致輪廓，但很難畫出精細的紋理和細節(jié)。

BANG系統(tǒng)提供了一種全新的解決方案。它首先將復雜的3D模型分解成獨立的部件，然后對每個部件進行單獨的細節(jié)增強。這個過程就像一個雕塑師，先用粗工具塑造整體形狀，再用精細工具雕琢每個部分的細節(jié)。每個分解出的部件都會被重新縮放到標準尺寸空間中，然后基于其粗糙幾何和對應的圖像區(qū)域進行高保真度重建。

這種方法的效果非常顯著。研究團隊展示了一個機械恐龍模型的案例，通過BANG系統(tǒng)分解后，每個部件的表面質(zhì)量和幾何細節(jié)都得到了大幅提升，最終重新組裝的模型無論是視覺質(zhì)量還是功能完整性都遠超原始版本。這種提升不僅體現(xiàn)在視覺效果上，更重要的是為后續(xù)的動畫制作和功能仿真提供了更好的基礎。

另一個重要應用是多模態(tài)集成的結(jié)構(gòu)理解和控制。研究團隊將BANG系統(tǒng)與多模態(tài)大語言模型進行了深度集成，創(chuàng)建了兩種互補的交互模式。第一種是"先分解后理解"模式，系統(tǒng)首先自動分解3D模型，然后為每個部件生成功能描述和語義標注。這個過程中，系統(tǒng)會為每個部件分配不同的視覺標記，然后將標注好的圖像提交給GPT-4進行分析，生成詳細的部件說明和功能解釋。

第二種是"先理解后分解"模式，用戶可以通過自然語言描述來指導分解過程。比如用戶可以說"請分解這個機器人的頭部區(qū)域"或"我想看看這臺發(fā)動機的內(nèi)部結(jié)構(gòu)"，系統(tǒng)會理解這些指令，并結(jié)合Florence-2等視覺理解模型來定位相應的區(qū)域，然后執(zhí)行精確的分解操作。

這種多模態(tài)集成大大降低了3D建模和分析的技術門檻。即使是沒有3D建模經(jīng)驗的用戶，也可以通過簡單的語言描述來操作復雜的3D模型，實現(xiàn)專業(yè)級的結(jié)構(gòu)分析和可視化效果。

在制造業(yè)應用方面，BANG系統(tǒng)展現(xiàn)出了突出的實用價值。研究團隊展示了一個完整的3D打印工作流程，從概念圖像開始，生成3D模型，然后通過BANG系統(tǒng)分解成可打印的獨立部件。這些部件不僅在幾何上完整獨立，系統(tǒng)還會自動生成必要的連接結(jié)構(gòu)，確保打印后的部件能夠順利組裝。

實驗中，研究團隊成功打印了一個復雜的機器人玩具，每個部件都能獨立打印，并且組裝過程簡單可靠。這種應用模式不僅提高了復雜模型的打印成功率，還為定制化生產(chǎn)提供了新的可能性。用戶可以根據(jù)需要只打印特定的部件，或者使用不同的材料和顏色來打印不同的組件，創(chuàng)造出個性化的產(chǎn)品。

五、技術深度剖析與性能驗證

為了驗證BANG系統(tǒng)的技術性能，研究團隊設計了一系列嚴格的對比實驗和評估指標。他們選擇了PartObjaverse-Tiny數(shù)據(jù)集中的50個高質(zhì)量模型作為測試基準，這些模型都包含人工標注的部件信息，為定量評估提供了可靠的參考標準。

評估過程主要關注三個核心指標。首先是加權交并比（wIoU），用于衡量分解后部件邊界框的定位精度。這個指標考慮了不同部件的體積差異，確保大部件和小部件都能得到公平的評估。其次是SDF目標函數(shù)，用于評估幾何對齊的精確度，即分解后的部件表面與真實幾何的符合程度。最后是生成時間成本，用于評估系統(tǒng)的實用性和效率。

在與現(xiàn)有的3D分割方法對比中，BANG系統(tǒng)展現(xiàn)出了明顯的優(yōu)勢。研究團隊將其與SAMesh和SAMPart3D兩個代表性的分割方法進行了詳細比較。傳統(tǒng)的分割方法主要依賴多視角渲染和2D分割技術，這種方法的局限性在于只能處理可見的表面區(qū)域，對于內(nèi)部結(jié)構(gòu)和隱藏部件完全無能為力。

實驗結(jié)果顯示，在處理簡單幾何體時，傳統(tǒng)分割方法能夠產(chǎn)生合理的結(jié)果，但面對復雜的機械結(jié)構(gòu)或建筑模型時，往往出現(xiàn)分割不一致、邊界破碎等問題。更重要的是，這些方法只能產(chǎn)生表面片段，無法生成完整的體積部件，嚴重限制了后續(xù)應用的可能性。

相比之下，BANG系統(tǒng)在所有測試案例中都能產(chǎn)生完整的體積部件，保持良好的幾何完整性和語義連貫性。在用戶研究中，50名參與者被要求評估不同方法生成的分解結(jié)果，65.5%的用戶認為BANG的結(jié)果最符合直覺，視覺效果最佳。更重要的是，BANG系統(tǒng)的計算效率顯著優(yōu)于對比方法，平均處理時間僅為45秒，而SAMesh需要386秒，SAMPart3D需要940秒。

研究團隊還進行了詳細的消融實驗來驗證各個技術組件的重要性。實驗結(jié)果表明，時間注意力模塊的引入使加權交并比提升了18.8%，SDF目標函數(shù)改善了31.5%，顯著提高了分解序列的時間連貫性。而重疊點梯度停止技術的應用，有效解決了部件重疊區(qū)域的優(yōu)化問題，進一步提升了分解精度。

在序列長度對性能影響的分析中，研究團隊發(fā)現(xiàn)，對于真實數(shù)據(jù)，3幀序列就能達到較好的分解效果，但5幀序列能夠提供更好的時間連貫性和分解精度。雖然模型在訓練時最多只使用了5幀序列，但在更長序列上仍然表現(xiàn)出一定的泛化能力，證明了方法的魯棒性。

另一個有趣的發(fā)現(xiàn)是關于部件數(shù)量控制的評估。雖然精確控制生成部件的確切數(shù)量對擴散模型來說是個挑戰(zhàn)，但BANG系統(tǒng)能夠在粗粒度上有效調(diào)節(jié)分解的詳細程度。當用戶指定需要更多部件時，系統(tǒng)會產(chǎn)生更細致的分解結(jié)果；當需要較少部件時，系統(tǒng)會自動合并功能相關的組件，保持語義的連貫性。

六、突破與局限的客觀審視

BANG系統(tǒng)雖然在3D模型分解領域取得了顯著突破，但研究團隊也誠實地指出了目前存在的一些局限性。首先是訓練數(shù)據(jù)規(guī)模的限制。雖然研究團隊構(gòu)建了2萬個高質(zhì)量的爆炸動力學數(shù)據(jù)樣本，但相比于真實世界3D資產(chǎn)的復雜性和多樣性，這個數(shù)據(jù)集仍顯得相對有限。特別是對于那些結(jié)構(gòu)極其復雜或設計不規(guī)范的模型，系統(tǒng)的處理能力還有待提升。

另一個重要局限是幾何細節(jié)的保真度問題。在分解過程中，系統(tǒng)有時會丟失一些精細的幾何特征，特別是那些尺度很小或形狀復雜的細節(jié)結(jié)構(gòu)。這主要是由于缺乏逐部件的幾何監(jiān)督，以及當前潛在表示的分辨率限制。在一些高精度要求的應用場景中，這種細節(jié)損失可能會影響最終效果。

研究團隊還指出，當前的方法更側(cè)重于藝術化的視覺表現(xiàn)，而不是嚴格的工程精度。對于需要真實機械裝配或物理約束的應用，比如機器人學或制造業(yè)，系統(tǒng)生成的分解方案可能無法滿足實際的物理限制和裝配要求。這主要是因為訓練數(shù)據(jù)和優(yōu)化目標都更關注視覺效果，而不是工程可行性。

材料屬性和外觀特征的缺失也是一個明顯的短板。目前的系統(tǒng)只處理幾何形狀，完全忽略了材料屬性（如柔韌性、重量分布、兼容性）和外觀特征（如顏色、紋理）。在實際應用中，這些因素往往對分解和裝配過程有重要影響，特別是在產(chǎn)品拆解、維修或制造等場景中。

盡管存在這些局限，BANG系統(tǒng)在當前技術水平下已經(jīng)代表了3D模型分解領域的重要進展。研究團隊的工作為后續(xù)研究指明了方向，包括擴大訓練數(shù)據(jù)規(guī)模、提高幾何保真度、集成物理約束、引入材料和外觀建模等。

更重要的是，BANG系統(tǒng)展示了生成式AI在3D理解和創(chuàng)作領域的巨大潛力。它不僅是一個技術工具，更是一種新的3D交互范式的探索。通過將分解和理解結(jié)合，系統(tǒng)實現(xiàn)了從簡單的幾何處理到深層的結(jié)構(gòu)認知的跨越，為未來的3D智能應用奠定了基礎。

說到底，BANG系統(tǒng)最大的價值不在于它完美解決了所有問題，而在于它開創(chuàng)了一種全新的思路：讓AI系統(tǒng)像人類一樣理解3D物體的內(nèi)在結(jié)構(gòu)邏輯。這種理解不是停留在表面的幾何特征識別，而是深入到結(jié)構(gòu)關系、功能邏輯和分解規(guī)律的層面。正如研究團隊在論文中引用費曼的名言："我無法創(chuàng)造的，我就無法理解。"BANG系統(tǒng)通過學習如何分解和重組3D物體，真正實現(xiàn)了對三維世界的深層理解。

這項技術的影響可能遠遠超出了3D建模和設計的范疇。在教育領域，它可以幫助學生更好地理解復雜機械的工作原理；在制造業(yè)，它可以優(yōu)化產(chǎn)品設計和裝配流程；在娛樂產(chǎn)業(yè)，它可以為游戲和動畫制作提供新的創(chuàng)作工具。更重要的是，它代表了AI系統(tǒng)向真正的空間智能邁進的重要一步。

當然，從實驗室的研究原型到實際可用的產(chǎn)品還有很長的路要走。但BANG系統(tǒng)已經(jīng)證明了這個方向的可行性和價值，為整個領域的發(fā)展注入了新的活力。隨著技術的不斷完善和應用場景的不斷拓展，我們有理由相信，這種能夠理解和操作3D結(jié)構(gòu)的AI系統(tǒng)將在未來發(fā)揮越來越重要的作用，真正改變我們與三維世界交互的方式。有興趣深入了解技術細節(jié)的讀者，可以通過arXiv:2507.21493v1獲取完整的研究論文，探索這個令人興奮的技術前沿。

Q&A

Q1：BANG系統(tǒng)是什么？它能做什么？ A：BANG是ShanghaiTech大學開發(fā)的AI系統(tǒng)，能讓3D模型像變形金剛一樣自動分解成各個零部件，生成工程圖紙中常見的爆炸圖。它通過"生成式爆炸動力學"技術，讓復雜3D模型從完整狀態(tài)平滑過渡到完全分解狀態(tài)，揭示內(nèi)部結(jié)構(gòu)關系。

Q2：BANG系統(tǒng)和傳統(tǒng)3D分割方法有什么區(qū)別？ A：傳統(tǒng)方法只能處理表面可見區(qū)域，像用刀切蘋果皮，無法處理內(nèi)部結(jié)構(gòu)。BANG系統(tǒng)則能理解整個物體的結(jié)構(gòu)邏輯，生成完整的體積部件，就像拆解鐘表一樣精確。而且BANG處理速度更快，只需45秒，而傳統(tǒng)方法需要數(shù)百秒。

Q3：普通人能使用BANG系統(tǒng)嗎？有什么實際用途？ A：雖然目前還是研究階段，但BANG系統(tǒng)設計了用戶友好的控制方式，支持通過語言描述或在2D圖像上點選來指導3D分解。實際用途包括3D打印（自動分解成可打印部件）、教育展示（理解復雜機械原理）、產(chǎn)品設計（優(yōu)化裝配流程）等。