GaussianAnything – 南洋理工 S-Lab 和上海 AI Lab 等推出的 3D 生成框架
GaussianAnything 是由南洋理工大學 S-Lab 聯合上海 AI Lab 等機構研發的一個創新型 3D 生成框架。它通過交互式的點云結構化潛空間和級聯流匹配模型,致力于實現高質量且可擴展的 3D 內容生成。該工具支持多模態條件輸入,包括點云、文本描述以及單/多視圖圖像,能夠生成具有幾何與紋理解耦特性的 3D 資產,從而便于后續的編輯和調整。相較于現有方法,GaussianAnything 在文本和圖像引導的 3D 生成任務中展現出更優秀的 3D 一致性和生成質量。
GaussianAnything是什么
GaussianAnything 是南洋理工大學 S-Lab 與上海 AI Lab 等機構合作推出的 3D 生成框架。它利用交互式的點云結構化潛空間和級聯流匹配模型,能夠高效生成高質量、可擴展的 3D 內容。GaussianAnything 支持多模態輸入,不僅包括點云和文本,還能處理單視圖或多視圖圖像,使得生成的 3D 資產在幾何和紋理上實現解耦,便于后期編輯。該框架在文本和圖像引導的 3D 生成任務中表現出色,超越了許多現有技術,提供了更為一致的 3D 效果和生成質量。
GaussianAnything的主要功能
- 多模態條件輸入:支持多種輸入形式,如點云、文本描述以及單/多視圖圖像。
- 高質量 3D 生成:能夠生成細節豐富、表面質量高的 3D 模型,適應不同分辨率和細節層次的需求。
- 靈活的 3D 編輯能力:支持對生成的 3D 模型進行形狀調整、紋理替換等多種編輯操作。
- 多種輸出格式支持:生成的 3D 模型可以導出為點云、高斯表面(Surfel Gaussian)或三角網格(Mesh),滿足不同應用需求。
GaussianAnything的技術原理
- 3D VAE 編碼器:以多視圖 RGB-D(深度)和法線(Normal)渲染圖作為輸入,使用 3D-Attention Transformer 編碼器,將 3D 物體壓縮到點云結構化的潛空間中,保留豐富的幾何和紋理信息,從而降低潛空間的維度,提高訓練效率。
- 點云結構化潛空間:通過 Cross Attention 將特征投影到稀疏的 3D 點云上,形成點云結構化的潛變量,保留 3D 物體的幾何信息,支持高效的 3D 擴散模型訓練。
- 級聯擴散模型:
- 第一階段:生成稀疏點云,確定 3D 物體的幾何布局。
- 第二階段:在點云條件下生成紋理細節,實現幾何與紋理的解耦。
- 高質量解碼器:通過 3D Transformer 和上采樣模塊,將點云潛變量逐步上采樣為高分辨率的高斯表面(Surfel Gaussian),最終解碼為稠密的 3D 模型。
GaussianAnything的項目地址
- 項目官網:https://nirvanalan.github.io/projects/GA/
- GitHub倉庫:https://github.com/NIRVANALAN/GaussianAnything
- arXiv技術論文:https://arxiv.org/pdf/2411.08033
- 在線體驗Demo:https://huggingface.co/spaces/yslan/GaussianAnything
GaussianAnything的應用場景
- 3D 游戲與影視特效:快速生成高質量的 3D 模型,簡化內容創作過程。
- 虛擬現實(VR)與增強現實(AR):創建虛擬場景和對象,增強沉浸感。
- 工業設計與產品開發:基于文本或圖像快速生成和編輯 3D 設計原型。
- 文化遺產與建筑可視化:實現 3D 重建和修復,助力數字化保護和展示。
- 機器人與 AI 訓練:生成 3D 數據以用于機器人視覺和 AI 模型訓練。
常見問題
- GaussianAnything支持哪些輸入形式? GaussianAnything 支持點云、文本描述和單/多視圖圖像作為輸入。
- 生成的 3D 模型可以導出為哪些格式? 生成的模型可以導出為點云、高斯表面(Surfel Gaussian)或三角網格(Mesh)。
- GaussianAnything適合哪些應用場景? 該框架適用于 3D 游戲、影視特效、虛擬現實、增強現實、工業設計、文化遺產保護等多個領域。
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