MeshCoder：基于大型语言模型的点云结构化网格代码生成

将 3D 对象重构为可编辑程序对于逆向工程和形状编辑等应用至关重要。然而，现有方法通常依赖于有限的领域特定语言 (DSL) 和小规模数据集，这限制了它们对复杂几何形状和结构进行建模的能力。为了解决这些挑战，我们引入了 MeshCoder，这是一个新颖的框架，可以将点云中的复杂 3D 对象重构为可编辑的 Blender Python 脚本。我们开发了一套全面的、表达能力强的 Blender Python API，能够合成复杂的几何形状。利用这些 API，我们构建了一个大规模的配对对象-代码数据集，其中每个对象的代码被分解为不同的语义部分。随后，我们训练了一个多模态大型语言模型 (LLM)，该模型将 3D 点云转换为可执行的 Blender Python 脚本。我们的方法不仅在形状到代码重构任务上取得了卓越的性能，而且通过方便的代码修改，还促进了直观的几何和拓扑编辑。此外，我们的代码表示增强了 LLM 在 3D 形状理解任务中的推理能力。总而言之，这些贡献共同将 MeshCoder 定位为一种强大的、灵活的程序化 3D 形状重构和理解解决方案。