當(dāng)我們看到一個復(fù)雜的玩具機器人時，能輕松識別出它的頭部、手臂、腿部等各個組成部分。但對于計算機來說，這卻是一個極其困難的任務(wù)。如何讓AI也能像人類一樣，自動識別并分離出3D物體的各個部分呢？騰訊混元團隊最近發(fā)表的一項研究給出了令人驚喜的答案。

這項由騰訊混元團隊聯(lián)合南京大學(xué)、上?？萍即髮W(xué)、香港大學(xué)和浙江大學(xué)的研究者共同完成的工作，于2025年9月發(fā)表在計算機視覺頂級會議上。研究的第一作者馬長峰和項目負責(zé)人李陽，帶領(lǐng)團隊開發(fā)出了一個名為P3-SAM的AI系統(tǒng)，能夠自動將任何3D物體精確分解成各個組成部分。這就像擁有了一雙"火眼金睛"，無論面對多么復(fù)雜的3D模型，都能準(zhǔn)確識別出每個部件的邊界。

要理解這項研究的重要性，不妨回想一下搭積木的經(jīng)歷。當(dāng)我們想要重新組裝一個復(fù)雜的積木模型時，首先需要將它拆分成一塊塊獨立的積木。同樣地，在3D建模、游戲開發(fā)、工業(yè)設(shè)計等領(lǐng)域，準(zhǔn)確分解3D物體是許多后續(xù)工作的基礎(chǔ)。比如，游戲設(shè)計師需要將一個角色模型分解成頭部、身體、四肢等部分，才能實現(xiàn)各種動畫效果；工業(yè)設(shè)計師需要將產(chǎn)品模型分解成各個零件，才能進行后續(xù)的制造和裝配。

傳統(tǒng)的3D物體分割方法就像是戴著有色眼鏡的工人，只能識別特定類型的物體部件，一旦遇到新的物體類型就束手無策。更糟糕的是，這些方法往往需要人工干預(yù)，比如手動指定要分割出多少個部分，或者提供一些提示點。這就像每次搭積木時都需要有人在旁邊指導(dǎo)，效率自然很低。

騰訊混元團隊的P3-SAM系統(tǒng)則完全不同。它就像一個經(jīng)驗豐富的拼圖高手，無需任何外界提示，就能自動識別出任何3D物體應(yīng)該從哪里分割。更令人驚喜的是，它不僅能處理常見的物體類型，還能應(yīng)對從未見過的復(fù)雜模型，展現(xiàn)出了強大的泛化能力。

研究團隊為了訓(xùn)練這個AI系統(tǒng)，收集了近370萬個高質(zhì)量的3D模型數(shù)據(jù)，這個數(shù)據(jù)集的規(guī)模遠超以往任何同類研究。就像給學(xué)生提供了海量的練習(xí)題，P3-SAM在如此豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，學(xué)會了如何準(zhǔn)確識別各種物體的結(jié)構(gòu)特征。

一、解決3D分割難題的創(chuàng)新思路

在深入了解P3-SAM的工作原理之前，我們先來理解傳統(tǒng)方法面臨的挑戰(zhàn)。當(dāng)前的3D物體分割技術(shù)主要分為兩類：一類是傳統(tǒng)的基于學(xué)習(xí)的方法，另一類是借助2D圖像技術(shù)的方法。

傳統(tǒng)的基于學(xué)習(xí)的方法就像是專業(yè)的修表師，只會拆解手表，遇到鬧鐘或者電腦就不知所措了。這些方法需要預(yù)先定義好物體的類別和部件類型，比如椅子有靠背、座椅、扶手等特定部件。一旦遇到訓(xùn)練時沒見過的新物體，就無法正確分割。

為了解決這個問題，研究者們想到了一個巧妙的辦法：既然2D圖像分割技術(shù)（如著名的SAM模型）已經(jīng)非常成熟，為什么不把3D物體投影成多個2D圖像，然后利用2D技術(shù)進行分割，最后再將結(jié)果映射回3D空間？

這種方法就像是通過多個角度的照片來了解一個雕塑。你從正面、側(cè)面、背面等不同角度拍攝雕塑的照片，然后在每張照片上標(biāo)記出不同的部分，最后將這些標(biāo)記信息綜合起來，還原到原始雕塑上。這種方法確實能夠處理更多類型的物體，但問題在于，從不同角度看到的同一個部件可能呈現(xiàn)出不同的形狀，導(dǎo)致分割結(jié)果不一致。

更關(guān)鍵的是，2D圖像分割本質(zhì)上是在平面上畫線，而3D物體分割需要在立體空間中確定邊界。這就像用平面地圖指導(dǎo)立體空間中的行走，難免會出現(xiàn)偏差。特別是對于內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜的物體，單純依賴表面的2D投影很難準(zhǔn)確捕捉真實的3D結(jié)構(gòu)。

騰訊混元團隊認(rèn)識到，要徹底解決這個問題，必須直接在3D空間中工作，而不是繞道2D投影。他們的P3-SAM系統(tǒng)采用了"原生3D"的處理方式，就像是培養(yǎng)了一個真正能在三維空間中思考的AI助手，而不是讓它通過看照片來猜測立體結(jié)構(gòu)。

P3-SAM的核心創(chuàng)新在于它能夠接受簡單的點擊提示，就像我們用手指向某個部件，它就能自動分割出那個部件的完整范圍。更進一步，通過智能地選擇多個提示點，它甚至可以完全自動地將整個物體分解成所有的組成部分。

這種方法的優(yōu)勢是顯而易見的。當(dāng)面對一個從未見過的復(fù)雜玩具時，P3-SAM不需要事先知道這是什么類型的玩具，也不需要人工指定要分割成多少個部分。它會自動識別物體的結(jié)構(gòu)特征，確定自然的分割邊界，然后輸出清晰準(zhǔn)確的分割結(jié)果。

二、海量數(shù)據(jù)構(gòu)建：370萬模型的訓(xùn)練基礎(chǔ)

要訓(xùn)練出一個能夠處理任意3D物體的AI系統(tǒng)，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量至關(guān)重要。就像培養(yǎng)一個見多識廣的鑒寶專家，需要讓他接觸各種各樣的古董一樣，P3-SAM需要在海量的3D模型上進行學(xué)習(xí)。

騰訊混元團隊從多個渠道收集了3D模型數(shù)據(jù)，包括知名的Objaverse、ShapeNet、PartNet等數(shù)據(jù)庫，以及其他網(wǎng)絡(luò)資源。這些3D模型主要由藝術(shù)家創(chuàng)作，涵蓋了從日常用品到復(fù)雜機械的各種物體。收集過程就像是建立一個巨大的3D博物館，里面陳列著數(shù)百萬件不同的展品。

但原始數(shù)據(jù)往往是雜亂無章的，就像剛從倉庫里搬出來的古董，需要仔細清理和分類。研究團隊發(fā)現(xiàn)，這些藝術(shù)家創(chuàng)作的3D模型有一個天然的優(yōu)勢：它們通常是按部件分別建模，然后組裝在一起的。這就像樂高積木，每個零件都是獨立制作的，最后拼裝成完整的模型。

利用這個特點，團隊開發(fā)了一套自動化的標(biāo)注流程。他們首先將完整的3D模型分解成各個連通的子模型，就像將一個拼好的拼圖重新拆散成單獨的拼圖塊。然后計算每個子模型的表面積，構(gòu)建相鄰關(guān)系圖，就像繪制一張顯示各個房間連接關(guān)系的戶型圖。

接下來是關(guān)鍵的合并步驟。系統(tǒng)會自動將過小的部件合并到相鄰的較大部件中，避免出現(xiàn)過于細碎的分割結(jié)果。這個過程設(shè)定了一個閾值：如果某個部件的表面積小于整個模型的1%，就將其合并到相鄰的較大部件中。這就像整理房間時，會把過小的儲物盒合并到主要的收納區(qū)域中。

經(jīng)過這樣的處理，團隊篩選出了那些部件數(shù)量合適（2-50個部件）、大小分布合理的模型。太少的部件意味著分割粒度過粗，太多的部件則可能過于細碎。就像制作一道菜，食材切得太大或太小都不合適，需要恰到好處的顆粒度。

但這還不夠。團隊發(fā)現(xiàn)，原始的非水密模型（表面有縫隙或洞洞的模型）雖然適合藝術(shù)創(chuàng)作，但對于AI訓(xùn)練來說并不理想。這些模型常常包含內(nèi)部結(jié)構(gòu)，邊界不夠清晰，就像一個有很多暗格的魔術(shù)盒，外表看起來簡單，內(nèi)部卻錯綜復(fù)雜。

因此，團隊又制作了這些模型的水密版本（完全密封、只有外表面的版本），最終獲得了230萬個高質(zhì)量的水密模型。在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)會隨機選擇使用原始版本還是水密版本，這樣既能處理復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，也能很好地適應(yīng)簡潔的外表面模型。

這種雙重數(shù)據(jù)策略就像訓(xùn)練一個全能的修理工，既要會修理結(jié)構(gòu)復(fù)雜的古董鐘表（非水密模型），也要會處理現(xiàn)代化的電子設(shè)備（水密模型）。通過這種方式，P3-SAM學(xué)會了適應(yīng)各種不同類型和復(fù)雜度的3D物體。

最終構(gòu)建的數(shù)據(jù)集包含了近370萬個模型，每個模型都帶有高質(zhì)量的部件分割標(biāo)注。這個數(shù)據(jù)集的規(guī)模是之前同類研究的十幾倍，為P3-SAM的強大性能奠定了堅實基礎(chǔ)。

三、P3-SAM的智能架構(gòu)設(shè)計

P3-SAM的工作原理可以比作一個經(jīng)驗豐富的拼圖師傅的思考過程。當(dāng)面對一個復(fù)雜的3D拼圖時，師傅首先會仔細觀察整體結(jié)構(gòu)，理解各個部分的特征，然后根據(jù)你的手指指向，準(zhǔn)確地分離出對應(yīng)的部件。

整個系統(tǒng)由三個核心組件構(gòu)成：特征提取器、多頭分割器和質(zhì)量評估器。這三個組件協(xié)同工作，就像一個配合默契的團隊。

特征提取器相當(dāng)于系統(tǒng)的"眼睛"，負責(zé)理解3D物體的結(jié)構(gòu)。研究團隊選用了當(dāng)前最先進的點云編碼器Sonata，這是一個基于Point Transformer V3的預(yù)訓(xùn)練模型。就像一個經(jīng)驗豐富的鑒賞家，它能夠從不同角度、不同尺度觀察3D物體，提取出豐富的幾何特征信息。

這個特征提取過程是分層進行的，就像觀察一幅畫時，我們既要看整體構(gòu)圖，也要注意局部細節(jié)。系統(tǒng)會從粗到細提取多個層次的特征，然后將它們?nèi)诤铣擅總€點的特征描述。這樣，每個3D點都擁有了一個包含豐富信息的"身份證"，記錄著它在整個物體中的位置、形狀特征和上下文信息。

多頭分割器是系統(tǒng)的"大腦"，負責(zé)根據(jù)用戶的點擊提示進行實際的分割工作。為什么要設(shè)計成"多頭"呢？這是因為同一個提示點可能對應(yīng)不同尺度的部件。比如，當(dāng)你點擊一個機器人的手指時，你可能想要分割出整只手指，也可能想要分割出整只手臂，甚至是整個上半身。

多頭設(shè)計就像給系統(tǒng)配備了多副不同倍率的放大鏡，能夠同時從不同尺度觀察和分割物體。系統(tǒng)包含三個分割頭，分別對應(yīng)細粒度、中粒度和粗粒度的分割結(jié)果。這樣的設(shè)計確保了無論用戶的意圖是什么，系統(tǒng)都能提供合適的分割選項。

更巧妙的是，分割過程分為兩個階段。第一階段是初步分割，就像畫家先畫出大致的輪廓。第二階段則會考慮全局信息，對初步結(jié)果進行優(yōu)化和細化，就像畫家在輪廓基礎(chǔ)上添加細節(jié)和陰影。

在第二階段，系統(tǒng)會提取全局特征，這相當(dāng)于"退一步看全局"。通過對第一階段的三個分割結(jié)果進行分析，系統(tǒng)能夠理解當(dāng)前要分割的部件在整個物體中的位置和作用，從而做出更準(zhǔn)確的分割決策。

質(zhì)量評估器則像一個嚴(yán)格的質(zhì)檢員，負責(zé)評判三個分割頭產(chǎn)生的結(jié)果哪個最好。它會預(yù)測每個分割結(jié)果的IoU值（交并比，用來衡量分割準(zhǔn)確度的指標(biāo)），然后選擇質(zhì)量最高的結(jié)果作為最終輸出。

這個評估過程非常重要，因為它讓系統(tǒng)具備了自我判斷的能力。就像一個有經(jīng)驗的工匠能夠判斷自己的作品質(zhì)量一樣，P3-SAM能夠自主選擇最佳的分割結(jié)果，而不需要人工干預(yù)。

整個系統(tǒng)的設(shè)計哲學(xué)體現(xiàn)了"簡單而強大"的理念。與復(fù)雜的SAM模型相比，P3-SAM專注于點提示這一種輸入方式，避免了處理多種提示類型帶來的復(fù)雜性。這種專注使得系統(tǒng)更容易訓(xùn)練，收斂更快，同時性能更優(yōu)。

訓(xùn)練過程采用了精心設(shè)計的損失函數(shù)組合。對于分割任務(wù)，系統(tǒng)同時使用Dice損失和Focal損失，前者關(guān)注分割區(qū)域的重疊度，后者關(guān)注難分類樣本的處理。對于質(zhì)量評估，系統(tǒng)使用均方誤差損失來訓(xùn)練IoU預(yù)測器。

為了增強系統(tǒng)的魯棒性，訓(xùn)練過程中還加入了數(shù)據(jù)增強策略。系統(tǒng)會隨機向輸入點、法向量和提示點添加噪聲，模擬真實應(yīng)用中可能遇到的不確定性。此外，還會隨機移除法向量信息，確保系統(tǒng)在缺少完整信息時仍能正常工作。

四、全自動分割的智能策略

擁有了強大的點提示分割能力后，如何實現(xiàn)完全自動的物體分割成為下一個挑戰(zhàn)。這就像有了一個能夠根據(jù)指令精準(zhǔn)切菜的廚師，現(xiàn)在需要讓他自主決定一個復(fù)雜食材應(yīng)該怎么切。

P3-SAM的自動分割策略采用了"過采樣+智能篩選"的方法。首先，系統(tǒng)會使用最遠點采樣（FPS）算法在物體表面選擇大量的候選點作為提示，就像在一個復(fù)雜的拼圖上撒下許多標(biāo)記點。這些點的數(shù)量通常遠超實際需要的部件數(shù)量，確保每個真實部件都至少有一個提示點覆蓋。

接下來的關(guān)鍵步驟是智能去重。由于同一個部件可能被多個提示點觸發(fā)，系統(tǒng)需要識別并合并這些重復(fù)的分割結(jié)果。這個過程采用了非最大值抑制（NMS）算法，工作原理就像篩選重復(fù)照片的過程。

具體來說，系統(tǒng)首先根據(jù)IoU預(yù)測值對所有分割結(jié)果進行排序，質(zhì)量最高的排在前面。然后依次處理每個分割結(jié)果：選擇當(dāng)前質(zhì)量最高的結(jié)果，并將與其重疊度超過閾值的其他結(jié)果全部剔除。這個過程持續(xù)進行，直到所有結(jié)果都被處理完畢。

這種方法的優(yōu)勢在于它完全自動化，不需要人工指定部件數(shù)量或提供其他先驗信息。系統(tǒng)能夠根據(jù)物體的實際結(jié)構(gòu)自動確定應(yīng)該分割成多少個部分，就像一個經(jīng)驗豐富的拆解師能夠憑直覺判斷一個復(fù)雜機械應(yīng)該在哪些地方分離。

最后一步是將點級別的分割結(jié)果映射到網(wǎng)格面上。由于P3-SAM處理的是采樣得到的點云，而最終用戶通常需要的是完整網(wǎng)格模型的分割結(jié)果。這個映射過程就像將草圖轉(zhuǎn)換為精細畫作，需要確保每個網(wǎng)格面都被正確分類。

系統(tǒng)首先根據(jù)每個點的分割標(biāo)簽和所屬網(wǎng)格面的關(guān)系，通過投票機制確定大多數(shù)面的標(biāo)簽。然后使用泛洪填充算法處理那些沒有被直接分配標(biāo)簽的面，確保整個模型表面都被完整覆蓋。

這種自動分割策略在處理復(fù)雜物體時表現(xiàn)出了驚人的智能性。無論是包含數(shù)十個零件的機械裝置，還是具有精細結(jié)構(gòu)的生物模型，P3-SAM都能準(zhǔn)確識別出自然的分割邊界，產(chǎn)生符合人類直覺的分割結(jié)果。

五、卓越性能與廣泛應(yīng)用

為了驗證P3-SAM的實際效果，研究團隊在多個標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進行了全面的比較實驗。結(jié)果顯示，P3-SAM在各項任務(wù)上都達到了領(lǐng)先水平，特別是在處理復(fù)雜物體和水密模型方面表現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢。

在PartObj-Tiny數(shù)據(jù)集上的測試中，P3-SAM在無連通性約束的分割任務(wù)上取得了59.88%的平均IoU，明顯超過了之前的最佳方法。更令人印象深刻的是，在處理水密模型時，P3-SAM的優(yōu)勢更加明顯，這證明了其原生3D處理方法的有效性。

與傳統(tǒng)的基于2D提升的方法相比，P3-SAM在處理復(fù)雜幾何結(jié)構(gòu)時表現(xiàn)更加穩(wěn)定。那些依賴多視圖投影的方法在處理內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜或表面細節(jié)豐富的物體時常常出現(xiàn)邊界不清晰的問題，而P3-SAM能夠保持一致的高精度。

在交互式分割任務(wù)中，P3-SAM也展現(xiàn)出了出色的性能。用戶只需簡單點擊想要分割的部件，系統(tǒng)就能在幾毫秒內(nèi)給出精確的分割結(jié)果。這種快速響應(yīng)能力使其非常適合實時交互應(yīng)用。

除了基本的分割功能，P3-SAM還支持多種高級應(yīng)用模式。多提示分割模式允許用戶同時指定多個感興趣的部件，系統(tǒng)會智能地處理這些提示，確保分割結(jié)果既滿足用戶需求又保持整體一致性。

層次化分割是另一個有趣的應(yīng)用。通過對分割后的部件特征進行聚類分析，P3-SAM能夠構(gòu)建物體的層次化結(jié)構(gòu)。比如，對于一個人物模型，它可能首先分為頭部、軀干、四肢，然后進一步細分為眼睛、鼻子、嘴巴等更小的部件。

這種層次化能力對于3D建模和動畫制作非常有價值。動畫師可以根據(jù)需要選擇不同粒度的分割結(jié)果，既可以對整個手臂進行動畫，也可以單獨控制每個手指的動作。

在部件生成應(yīng)用中，P3-SAM的分割結(jié)果可以直接用于指導(dǎo)生成模型創(chuàng)建新的3D內(nèi)容。研究團隊展示了與HoloPart等生成模型的結(jié)合應(yīng)用，證明高質(zhì)量的分割結(jié)果能夠顯著提升生成內(nèi)容的質(zhì)量和可控性。

特別值得一提的是P3-SAM的實用性優(yōu)勢。整個系統(tǒng)的參數(shù)量為112M，相比其他方法在保持高精度的同時顯著降低了計算復(fù)雜度。在配備合適硬件的情況下，全自動分割一個中等復(fù)雜度的模型只需約8秒，交互式分割的響應(yīng)時間更是短至3毫秒。

這種高效性使得P3-SAM能夠集成到各種實際應(yīng)用中，從游戲開發(fā)工具到工業(yè)設(shè)計軟件，從教育應(yīng)用到娛樂內(nèi)容制作，都能發(fā)揮重要作用。

研究團隊還通過消融實驗驗證了系統(tǒng)各個組件的重要性。實驗表明，兩階段多頭設(shè)計、全局特征提取、IoU預(yù)測器等關(guān)鍵組件都對最終性能有顯著貢獻。數(shù)據(jù)增強策略同樣重要，能夠?qū)⑾到y(tǒng)性能提升約5個百分點。

可視化分析顯示，P3-SAM學(xué)習(xí)到的點特征確實捕捉了有意義的幾何和語義信息。對于同類型的物體，相應(yīng)部件的特征表示呈現(xiàn)出明顯的相似性，這證明了系統(tǒng)具備了良好的泛化能力。

六、技術(shù)突破與未來展望

P3-SAM的成功不僅在于其優(yōu)異的性能表現(xiàn)，更在于它代表了3D物體理解領(lǐng)域的一個重要技術(shù)突破。通過完全繞過2D投影的中間步驟，直接在3D空間中進行處理，P3-SAM證明了原生3D方法的可行性和優(yōu)越性。

這種技術(shù)路線的轉(zhuǎn)變具有深遠意義。長期以來，由于3D數(shù)據(jù)的稀缺和處理復(fù)雜性，許多3D任務(wù)都依賴于2D方法的"降維"處理。P3-SAM的成功表明，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長和算法的進步，直接的3D處理方法不僅是可行的，而且能夠取得更好的效果。

從數(shù)據(jù)構(gòu)建的角度來看，370萬模型的大規(guī)模數(shù)據(jù)集創(chuàng)建為其他3D理解任務(wù)提供了寶貴的經(jīng)驗。自動化的標(biāo)注流程、雙重數(shù)據(jù)策略（水密與非水密）、智能的質(zhì)量控制機制，這些方法論對整個領(lǐng)域都有借鑒價值。

P3-SAM的架構(gòu)設(shè)計體現(xiàn)了"專注而深入"的理念。與追求功能全面的復(fù)雜系統(tǒng)不同，P3-SAM專注于點提示這一種交互方式，通過深度優(yōu)化實現(xiàn)了卓越性能。這種設(shè)計思路值得其他AI系統(tǒng)借鑒。

當(dāng)然，P3-SAM也存在一些局限性。研究團隊誠實地指出，當(dāng)前系統(tǒng)主要依賴物體表面的幾何信息，對于需要理解內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)的任務(wù)可能力有不逮。這是因為訓(xùn)練數(shù)據(jù)主要包含表面點云，缺乏體積化的空間信息。

未來的研究方向可能包括多個方面。首先是擴展到體積化的3D理解，不僅關(guān)注表面特征，還要理解物體的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和空間布局。其次是結(jié)合多模態(tài)信息，比如顏色、紋理、語義標(biāo)簽等，實現(xiàn)更豐富的3D理解能力。

另一個有前景的方向是與生成式AI的深度結(jié)合。P3-SAM提供的精確分割能力可以為3D內(nèi)容生成提供強有力的結(jié)構(gòu)先驗，幫助生成模型創(chuàng)造更加合理和可控的3D內(nèi)容。

在實際應(yīng)用層面，P3-SAM有望推動多個行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在游戲和影視行業(yè)，它可以大幅提升3D資產(chǎn)制作的效率；在工業(yè)設(shè)計領(lǐng)域，它可以幫助設(shè)計師快速分析和修改復(fù)雜的3D模型；在教育領(lǐng)域，它可以為學(xué)生提供直觀的3D結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)工具。

更廣泛地說，P3-SAM代表了AI系統(tǒng)從"識別什么"向"理解結(jié)構(gòu)"的重要進步。這種結(jié)構(gòu)理解能力是通向更高級AI應(yīng)用的關(guān)鍵基礎(chǔ)，可能在機器人學(xué)、自動駕駛、增強現(xiàn)實等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

說到底，P3-SAM不僅僅是一個技術(shù)工具，它更像是為計算機裝上了一雙能夠理解3D世界結(jié)構(gòu)的慧眼。隨著技術(shù)的不斷完善和應(yīng)用的逐步拓展，我們有理由相信，這種原生3D理解能力將為人工智能與3D世界的交互開啟全新的可能性。對于那些希望深入了解這項技術(shù)細節(jié)的讀者，可以訪問騰訊混元團隊即將發(fā)布的開源代碼，或查閱發(fā)表在arXiv平臺上的完整論文（arXiv:2509.06784v3）。

Q&A

Q1：P3-SAM與傳統(tǒng)的3D分割方法有什么不同？

A：P3-SAM最大的不同在于它采用"原生3D"處理方式，直接在三維空間中工作，而不像傳統(tǒng)方法那樣依賴2D圖像投影。這使得它能夠更準(zhǔn)確地捕捉3D物體的真實結(jié)構(gòu)，避免了2D投影帶來的信息丟失和不一致問題。

Q2：P3-SAM需要多少訓(xùn)練數(shù)據(jù)，為什么需要這么多？

A：P3-SAM使用了近370萬個3D模型進行訓(xùn)練，這個規(guī)模是之前同類研究的十幾倍。需要如此大量數(shù)據(jù)是因為3D物體的復(fù)雜性和多樣性遠超2D圖像，AI需要見識足夠多的3D結(jié)構(gòu)才能學(xué)會準(zhǔn)確分割各種未知物體。

Q3：普通用戶如何使用P3-SAM進行3D物體分割？

A：P3-SAM支持兩種使用方式：一是完全自動分割，無需任何人工輸入，系統(tǒng)自動將3D物體分解成各個部件；二是交互式分割，用戶只需在想要分割的部位點擊一下，系統(tǒng)就能精確分離出對應(yīng)部件，響應(yīng)時間只需3毫秒。