3D 생성 모델의 발전으로 텍스트나 이미지와 같은 다중 입력으로부터 3D 형상과 텍스처를 자동으로 생성하는 것이 가능해졌지만, 기존 방법은 물리적 제약과 제조 가능성을 고려하지 않는 경우가 많았습니다. 본 연구에서는 경량화되고 자체 지지 가능한 3D 디자인을 생성하는 것을 목표로 합니다. DensiCrafter는 밀도 필드를 최적화하여 경량화되고 자체 지지 가능한 3D 중공 구조를 생성하는 프레임워크입니다. Trellis에 의해 생성된 거친 복셀 그리드를 연속 밀도 필드로 해석하여 세 가지 미분 가능하고 물리적으로 제약된, 시뮬레이션이 없는 손실 항을 도입하여 최적화합니다. 추가로, 질량 정규화는 불필요한 재료를 줄이고, 제한된 최적화 도메인은 외부 표면을 유지합니다. DensiCrafter는 사전 훈련된 Trellis 기반 모델(예: Trellis, DSO)과 아키텍처 변경 없이 원활하게 통합됩니다. 텍스트-to-3D 작업에서 최대 43%의 재료 질량 감소를 달성하였으며, 기존 방법 대비 안정성을 향상시키고 높은 기하학적 충실도를 유지합니다. 실제 3D 프린팅 실험을 통해 중공 디자인이 안정적으로 제작되고 자체 지지 가능함을 확인했습니다.
