Problem

遊戲與模擬中的互動式 3D 資產通常需要拆解為特定的語義零件，以支援動畫、物理效果及腳本行為。然而，目前的生成式 3D 模型大多只能產出完整單一的網格，或是隨機、無法與特定應用需求對齊的零件拆解，導致產出的模型難以直接應用於專業開發流程。

Method

研究團隊開發了 CubePart 框架，將零件結構作為推理時的顯式控制訊號。該方法包含一個可擴展的資料管線，用以建構大型開放詞彙的零件標註 3D 資料集，並採用兩階段生成架構：首先進行全域形狀合成，接著進行零件層級的解碼，根據使用者定義的零件名稱清單生成一組可拼裝的網格。

Results

實驗證明 CubePart 能夠生成符合語義結構且相互協調的物件組件。這些生成的資產不需要繁瑣的手動後處理，即可直接整合至遊戲引擎中，並由動畫腳本或行為控制程式直接驅動，大幅簡化了從生成到應用的流程。

Significance

這項研究成功克服了 AI 生成內容與實際 3D 製作需求之間的落差。透過開放詞彙的零件控制，創作者能以更高的自由度定義物件構造，這對於自動化遊戲開發、虛擬實境模擬以及可動性 3D 模型的大規模生產具有重要的推動作用。