GeoSAM2 es un marco de trabajo controlado por indicaciones para la segmentación de piezas de objetos 3D sin textura. Renderiza mapas normales y de puntos desde un punto de vista predefinido y utiliza indicaciones 2D sencillas (clics o cuadros) para guiar la selección de piezas. Una estructura principal compartida de SAM2, mejorada con LoRA y fusión de geometría residual, procesa las indicaciones, lo que permite la inferencia específica de la vista, conservando la información previa preentrenada. Las máscaras predichas se retroproyectan sobre el objeto y se agregan entre las vistas. Este método permite un control preciso de las piezas sin indicaciones de texto, optimización específica de la forma ni etiquetas 3D completas. A diferencia de los métodos de agrupamiento global o basados en escala, las indicaciones son explícitas, espacialmente fundamentadas e interpretables. Logra un rendimiento de vanguardia independiente de la clase en PartObjaverse-Tiny y PartNetE, superando tanto a los procesos de optimización lentos como a los enfoques de avance rápidos pero rudimentarios. Esto resalta un nuevo paradigma para la segmentación 3D que aprovecha las entradas 2D interactivas para aumentar la capacidad de control y la precisión en la comprensión de las piezas a nivel de objeto, alineándose con el paradigma de SAM2.
