《使用Midjourney生成后互联网怪物视觉美学风格图片的逻辑及关键词》

「SIGGRAPH 2025」3D分件大模型？3D生成进入Post training时代！

上海科技大学MARS实验室与其孵化初创影眸科技正式发布Rodin Gen-2分件模块的技术论文《BANG: Dividing 3D Assets via Generative Exploded Dynamics》。该工作已被计算机图形学顶级期刊ACM Transactions on Graphics (TOG) 收录，并将于SIGGRAPH 2025会议进行报告。 受大模型“Understanding by Generation”范式的启发，BANG将传统的3D分件聚类任务转化为生成式任务。通过在预训练3D生成大模型基础上，仅增加20%的额外参数进行后训练（Post-Training），实现了高质量的3D分件效果，同时维持了模型的泛化能力。 BANG引入3D ControlNet结构，提升了分件过程的可控性，用户可通过边界框（Bounding Box）、表面区域或2D图像指定分件规则，进一步增强了框架的实用性和灵活性。 BANG将随Rodin Gen-2的发布正式集成至Hyper3D.ai平台，未来团队计划将其扩展至更多相关任务。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2507.21493 主页：https://sites.google.com/view/bang7355608 #SIGGRAPH2025 #模型分件 #3D #CG #Rodin #3D生成

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