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HSSD 静态资产 → 保原外观铰链化(P3-SAM 原生分割 + 几何关节)

目标:把已有的高质量带纹理静态 HSSD GLB 变成可交互铰链化对象,且全程保留原始几何与纹理外观 (原地切原 mesh,不替换、不单图生成、不重生几何)。深调研结论是「全程保原的端到端关节化方法不存在」, 本页用解耦方案绕过该空白:① P3-SAM(腾讯混元,原生 3D 点提示分割,不渲多视图、不依赖 2D SAM) 给原 mesh 写每面部件标签 → ② KD 最近邻把标签零误差迁回带纹理原 scene(max NN dist=0.000,保各 node material/UV) → ③ 几何规则分类(门/抽屉/固定)+ 几何关节估计(门=绕竖直轴 revolute、抽屉=沿 +Z prismatic) → ④ 导出 URDF / MJCF / 带开合动画的 GLB。下面每张卡内嵌动画 GLB(自动播放+可拖拽),并提供 URDF/MJCF 下载。
2资产实测
3+8门(revolute)+抽屉(prismatic)
0.000标签迁移 NN 误差
MuJoCo 加载通过
100%保原纹理
为什么这条路成立:根因诊断(双件 + Blender 渲染坐实)证明 HSSD 部件在几何上本就是干净、规则、独立的连通分量 (抽屉每个是一块薄水平板、规则堆叠)。Anymesh / Particulate 在这些件上碎片化甚至塌缩, 100% 源于它们依赖的 2D 多视图语义投票覆盖稀疏(薄水平板从多数视角被遮挡),与几何无关。 P3-SAM 用原生 3D 分割绕开了这个 2D 瓶颈,因而切得干净——这正是本方案的关键。
诚实记录(非营销): (1) 对比 Anymesh:同样两件,Anymesh 在 drawer08 上完全塌缩(mobility 只剩 base)、在 door01 上切成碎片;本方案两件都得到完整成片的门/抽屉并保原纹理。 (2) door01 漏 1 扇门:P3-SAM 把上排第 4 扇门和侧板过分割成一个「深度贯穿」块,被几何规则判为 fixed(故该件 3 门而非 4 门)。 (3) 关节为几何规则估计:开角/滑距用固定值(门 60°、抽屉 0.30m)做可视化,非从物理/标注学习;分类基于几何启发(瘦高竖板=门、矮薄条=抽屉)。 (4) 本页是方法可行性 + 保原外观验证,规模化产出率(全库)尚未统计。
五斗柜 (dresser) · 57,512 faces
5/5 抽屉
P3-SAM 15 part → 5 抽屉(prismatic) + 10 固定 · Anymesh 在此件完全塌缩
可动关节5 × prismatic (+Z 抽出) 保原纹理 MuJoCo / URDF加载通过
关 (原纹理)
开 (5 抽屉滑出)
门+抽屉组合柜 · 14,644 faces
3 门 + 6 抽屉
P3-SAM 20 part → 3 门(revolute) + 6 抽屉(prismatic) + 11 固定 · 第 4 门过分割漏检
可动关节3 × revolute(竖直轴) + 6 × prismatic 保原纹理 MuJoCo / URDF加载通过
关 (原纹理)
开 (门转+抽屉滑)