Find3D

Find3D是由加州理工学院研发的一种先进的3D部件分割模型，能够根据任意文本查询精准分割任意3D对象的特定部分。通过采用数据引擎自动生成训练数据，Find3D利用对比学习方法训练出高度可扩展的3D模型。其在Objaverse-General、ShapeNet-Part和PartNet-E等多个基准数据集上表现优异，平均交并比（mIoU）相较次优方法提升了3倍，同时具备处理从真实照片和AI生成图像中提取的3D结构的能力。 Find3D的核心优势在于其开放式的分割能力，无需依赖预定义的部件集合即可完成任意对象的分割任务。此外，它采用了自动化数据生成流程，避免了繁琐的人工标注过程，同时结合对比学习目标有效解决了多义性和部分可见性问题。Find3D的高效推理能力和鲁棒性使其在复杂场景下依然保持稳定性能，支持多种粒度和风格的文本查询。