Forscher von Bambu Lab bringen KI bei, Modelle in 3D-druckbare Teile aufzuteilen
Das experimentelle SegviGen-System kann einzelne Komponenten innerhalb eines 3D-Modells automatisch identifizieren, und die Forscher haben bereits den Quellcode, vortrainierte Modelle sowie eine interaktive Demo veröffentlicht.
Ein Open-Source-KI-Modell kann nun die Nahtstellen in nahezu jeder 3D-Datei erkennen, ohne dass CAD-Kenntnisse erforderlich sind. Forscher des Bambu Lab und mehrerer chinesischer Universitäten haben ein KI-System entwickelt, das in der Lage ist, ein 3D-Modell in seine Bestandteile zu zerlegen – eine Technologie, die es letztendlich erheblich vereinfachen könnte, komplexe Modelle für den 3D-Druck vorzubereiten.
Und diese Forschung bleibt nicht hinter verschlossenen Labortüren verborgen. Das Projekt namens „SegviGen“ wurde als Open-Source-Software unter der MIT-Lizenz veröffentlicht; der Code und vortrainierte Checkpoints sind auf GitHub verfügbar. Die Projektseite enthält zudem eine interaktive Demo, während das Repository Inferenz-Tools für die automatische, interaktive und 2D-gesteuerte Segmentierung bereitstellt.
Für Hobbybastler ist dies zwar noch kein Werkzeug, das man heute nutzen kann, aber es weist auf eine Zukunft hin, in der KI jedes beliebige 3D-Modell betrachten und intelligent herausfinden kann, wo sich die natürlichen, druckbaren Nahtstellen befinden. Dies erleichtert nicht nur den Druck großer Modelle auf kleineren Druckbetten und deren Zusammenbau, sondern die Aufteilung ermöglicht es auch, Teile unabhängig voneinander auszurichten, um Überhänge und Stützmaterial zu reduzieren. Zudem ist das Erkennen von Verbindungsstellen und Teilegrenzen der erste Schritt hin zu beweglichen, gelenkigen Druckergebnissen.
Die KI-gestützte Modellaufteilung entwickelt sich bereits zu einer kommerziellen Funktion im 3D-Druck. Hi3D und Meshy bieten beispielsweise mittlerweile Tools an, die Modelle in druckbare Komponenten aufteilen, wobei Hi3D sogar so weit geht, Verbindungselemente für den Zusammenbau zu generieren. SegviGen geht das Problem weiter vorgelagert an: Anstatt ein Tool zur Druckvorbereitung zu entwickeln, untersuchen die Forscher, ob das strukturelle Wissen innerhalb eines generativen 3D-KI-Modells umfunktioniert werden kann, um aussagekräftige Teile in nahezu jedem 3D-Objekt zu erkennen.
Segmentierung in Kolorierung umwandeln
Anstatt neue 3D-Modelle zu generieren, nutzt SegviGen das in einem bestehenden generativen KI-Modell enthaltene Wissen, um zu verstehen, wie Objekte zusammengesetzt sind.
Die Forscher betrachten die Teilsegmentierung als ein Kolorierungsproblem. SegviGen rekonstruiert ein Eingabemodell und weist dabei den Bereichen, die es als eigenständige Komponenten identifiziert, unterschiedliche Farben zu. Diese Bereiche können dann als separate Teile behandelt werden.
Das System unterstützt drei Ansätze. Die Vollsegmentierung versucht, ein gesamtes Objekt automatisch zu unterteilen. Bei der interaktiven Segmentierung kann ein Nutzer auf einen Teil des Modells klicken und die KI auffordern, die gesamte entsprechende Komponente zu identifizieren. Ein dritter Modus nutzt ein segmentiertes 2D-Bild, um den Prozess zu steuern und den Nutzern mehr Kontrolle darüber zu geben, wie fein das Modell unterteilt wird.
Die Forscher nennen insbesondere den 3D-Druck als potenzielle Anwendung, neben Aufgaben wie der Bearbeitung auf Teileebene und dem Animations-Rigging.
Für den Druck besteht die interessante Perspektive darin, über einen herkömmlichen planaren Schnitt hinauszugehen. Eine KI, die versteht, dass ein einzelnes Netz aus einem Körper, einer Abdeckung, Knöpfen, Griffen oder anderen logischen Komponenten besteht, könnte potenziell dazu beitragen, monolithische oder KI-generierte Modelle in Teile umzuwandeln, die im weiteren Verlauf eines Fertigungsworkflows einzeln bearbeitet werden können.
Es gibt einige wichtige Einschränkungen. SegviGen kann derzeit kein beliebiges Netz automatisch in korrekt tolerierte, druckfertige Komponenten umwandeln, und Bambu Lab hat keine Integration mit Bambu Studio, MakerWorld oder seinen Druckern angekündigt. Es handelt sich weiterhin um ein Forschungsprojekt.
SegviGen ist zudem kein neues, proprietäres 3D-Grundmodell von Bambu Lab. Die Forscher haben es entwickelt, indem sie „Trellis.2“, ein bestehendes, vortrainiertes generatives 3D-Modell, umfunktioniert und einen Teil davon für die Segmentierung feinabgestimmt haben. Die lokale Ausführung von SegviGen erfordert jedoch deutlich leistungsstärkere Hardware als Bambu Studio: Die Forscher geben Linux und eine Nvidia-GPU mit mindestens 24 GB Speicher an.
Dennoch macht die Verfügbarkeit sowohl der Forschungsergebnisse als auch des funktionierenden Codes SegviGen zu mehr als nur einem kleinen Einblick in eine hypothetische zukünftige Funktion. Jeder, der über ausreichend leistungsfähige Hardware verfügt, kann bereits mit der Technik experimentieren – auch wenn der Weg von der KI-generierten Segmentierung zu einer Ein-Klick-Schaltfläche „Dieses Modell zum Drucken aufteilen“ noch Zukunftsmusik ist.
__________
An der Forschungsarbeit waren die Bambu-Lab-Forscher Sheng Wang und Buyu Li sowie Forscher der Renmin-Universität China, der Tsinghua-Universität und der Beihang-Universität beteiligt. Die Arbeit wurde im Rahmen der SIGGRAPH 2026, der Fachmesse für Computergrafik und interaktive Techniken in Los Angeles, in den „ACM Transactions on Graphics“ veröffentlicht.
Das könnte Sie auch interessieren:
Lizenz: Der Text von "Forscher von Bambu Lab bringen KI bei, Modelle in 3D-druckbare Teile aufzuteilen" von All3DP unterliegt der Creative Commons Attribution 4.0 International License.