Os modelos generativos 3D modernos podem gerar objetos 3D belos e complexos a partir de instruções de texto, mas para um desenvolvedor de jogos, um modelo 3D monolítico não é útil. Um carro, por exemplo, precisa ser dirigível. As rodas precisam girar independentemente, as portas precisam abrir e os faróis precisam acender.
Atualmente, os artistas 3D precisam dividir manualmente os modelos gerados e nomear as partes — um processo que não escala bem. Nossa inovação é o CubePart : a primeira estrutura de IA generativa que permite a geração de malhas 3D com vocabulário aberto e controle de partes. O CubePart gera um conjunto de malhas distintas, funcionais e com rótulos precisos, que atendem às necessidades de programação do desenvolvedor imediatamente.
O CubePart expande o conceito de esquemas fixos que introduzimos com a Geração 4D, permitindo que o criador defina a lista de partes em que um objeto deve ser dividido. O conjunto de malhas geradas pelo CubePart é inserido diretamente no motor de jogo e pode ser controlado por scripts de animação, física e jogabilidade sem necessidade de limpeza manual. Publicamos nossa pesquisa sobre o CubePart no arXiv e atualizamos nosso repositório de código aberto Cube para oferecer suporte à geração controlável por partes. Apresentaremos nossas descobertas ainda este ano na SIGGRAPH .
Esquema: O Contrato da API para Ativos 3D Interativos
No Roblox, o comportamento interativo é implementado em scripts que operam em partes — elementos específicos e nomeados que compõem um ativo. Mesmo ativos semelhantes podem exigir partes completamente diferentes, dependendo do jogo ou da situação. Uma taxonomia fixa limitaria a criatividade e a funcionalidade, portanto, o CubePart oferece duas entradas:
- Um texto explicativo geral descrevendo a aparência do objeto: por exemplo, “um carro de corrida com tema de água-viva”.
- Uma lista específica e aberta de peças necessárias, chamada de esquema: por exemplo, “roda dianteira esquerda”, “roda dianteira direita”, “roda traseira esquerda”, “roda traseira direita”, “arma”, “faróis”, “cano de escape”, “carroceria”.
O esquema é o contrato da API entre o recurso e o código do jogo, e o CubePart permite que um criador gere recursos que estejam em conformidade com o contrato. Esse controle de vocabulário aberto permite que o CubePart capture a diversidade de recursos e experiências do Roblox.
Geração em duas etapas
CubePart é uma arquitetura de difusão em dois estágios construída sobre uma representação de forma latente VecSet .
Nas ilustrações abaixo, o usuário inseriu duas solicitações.
- O texto descritivo global: “Um guincho caracterizado por traços caricaturais.”
- O esquema: “cabine”, “chassi”, “rodas”, “farol de teto”, “conjunto de reboque”.
A Etapa 1 é responsável por definir a forma fundamental do objeto (um caminhão de reboque caracterizado por traços caricaturais). Esta etapa gera uma única representação latente para todo o objeto usando uma arquitetura MMDiT com o codificador de texto Qwen-VL , treinado em aproximadamente 4,7 milhões de pares de malha-texto. Esta é a etapa que demanda muitos dados: mapear linguagem de vocabulário aberto em geometria 3D é a parte mais difícil da geração 3D e requer um corpus grande e diversificado para ser bem-sucedido. Além disso, ajustamos a Etapa 1 para que ela leve em consideração o esquema.
A Etapa 2 utiliza o latente da Etapa 1 e gera um latente de peça para cada entrada do esquema, a fim de reconstruir o objeto com suas partes. Para o nosso exemplo caricatural de caminhão de reboque, a Etapa 2 gera um latente de peça separado para a cabine, o chassi, as rodas, o farol giratório no teto e o conjunto de reboque, para reconstruir o caminhão de reboque final com peças distintas e funcionais. Dados 3D com partes rotuladas são muito mais escassos do que dados de texto em malha. Com a Etapa 1 absorvendo o mapeamento complexo de texto para forma de um corpus maior, a Etapa 2 só precisa aprender onde os limites das partes se encontram em um objeto que o modelo já compreende. Consideramos a ablação descrita no artigo como evidência direta disso: remover o pré-treinamento da Etapa 1 degrada consideravelmente a generalização de vocabulário aberto da Etapa 2. Em resumo, a Etapa 1 é o que permite que a Etapa 2 generalize.
Outra inovação crucial em nossa arquitetura reside na forma como as partes se comunicam. Nossa solução consiste em inserir blocos de atenção dedicados entre as partes, em vez de modificar os existentes, com projeções de saída inicializadas em zero. Assim, esses blocos começam como operações nulas e aprendem a comunicação entre as partes sem perturbar o caminho pré-treinado. O princípio será familiar aos leitores do
ControlNet , aplicado aqui à decomposição de partes em 3D. No exemplo do caminhão de reboque, os blocos de atenção entre as partes garantem que a cabine e o conjunto de reboque sejam perfeitamente integrados e posicionados corretamente em relação ao chassi e às rodas.
Nosso conjunto de dados e pipeline VLM
Para treinar o CubePart, criamos um conjunto de dados com mais de 460.000 ativos — mais de 11 vezes maior que os conjuntos de dados públicos anteriores¹ — e 2,02 milhões de peças. Em vez de rotulagem manual, construímos um pipeline automatizado usando modelos de visão e linguagem (VLMs).
O pipeline renderiza milhares de modelos 3D de múltiplos ângulos usando uma abordagem em pares: uma imagem texturizada (para contexto semântico) e uma imagem parcialmente colorida (para rastreamento preciso de contornos). Ambas são marcadas com marcadores numerados idênticos, fornecendo ao VLM um identificador endereçável por texto para raciocinar no espaço 3D, agrupar e nomear cada parte.
Diferentemente de conjuntos de dados publicados anteriormente, onde cada roda de um veículo é simplesmente rotulada como “roda”, nosso conjunto de dados ensina a IA a diferenciação espacial (por exemplo, distinguir uma “roda dianteira esquerda” de uma “roda traseira direita”). Essa precisão de correspondência é exatamente o que os motores de jogos procuram.
O que o CubePart desbloqueia e o que vem a seguir
O CubePart permite que os criadores gerem recursos que correspondam ao código de jogabilidade e tenham compatibilidade direta com fluxos de trabalho existentes de animação, física e scripts. O CubePart também pode decompor malhas de artistas existentes em um novo esquema, o que é útil para atualizar recursos legados, e não apenas para gerar novos.
Ainda há muito a fazer. O CubePart lida com a decomposição de corpos rígidos, mas também estamos trabalhando em pesos de vértices com textura para deformação de personagens orgânicos. A atenção entre partes reduz drasticamente a sobreposição, mas não a elimina. O raciocínio espacial — “frente esquerda” versus “traseira direita” — ainda tem muito espaço para melhorias.
Consideramos a geração orientada por esquemas como o passo que torna o 3D generativo útil em uma plataforma onde cada elemento participa de uma simulação. Em breve, essa tecnologia estará disponível para os criadores do Roblox diretamente no Roblox Studio.
1 Comparado ao PartVerseXL
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