TripoSF – VAST AI 推出的新一代 3D 基礎模型

TripoSF是VAST公司推出的一款性3D基礎模型，打破了傳統3D建模在細節呈現、復雜結構和擴展性方面的限制。它采用了先進的SparseFlex表示法，結合稀疏體素結構，僅在物體表面附近區域存儲和計算體素信息，顯著減少了內存占用，同時支持高分辨率的訓練與推理。

TripoSF是什么

TripoSF是VAST公司推出的新一代3D基礎模型，成功突破了傳統3D建模在細節呈現、復雜結構和擴展性等方面的局限。該模型采用SparseFlex表示方法，結合稀疏體素結構，僅在物體表面附近存儲和計算體素信息，從而大幅降低內存使用，支持高分辨率的訓練和推理。此外，TripoSF引入了“視錐體感知的分區體素訓練”策略，進一步減少了訓練所需的資源。實驗結果顯示，TripoSF在多個基準測試中表現卓越，Chamfer Distance降低約82%，F-score提升約88%。

TripoSF的主要功能

• 卓越的細節捕捉能力：與傳統3D建模方法相比，TripoSF在捕捉細微表面細節和微觀結構方面表現出色。在多個標準基準測試中，TripoSF實現了約82%的Chamfer Distance降低和約88%的F-score提升。
• 拓撲結構支持：TripoSF能夠原生支持任意拓撲，能夠自然地表示開放表面和內部結構，這使其在處理布料、葉片等復雜結構時具備明顯優勢。
• 降低計算資源需求：TripoSF通過稀疏體素結構顯著減少了內存占用，使其在進行高分辨率建模時更加高效，減少了對計算資源的需求。
• 實時渲染能力：憑借視錐體感知訓練策略，TripoSF在動態和復雜環境中展現出更高的適應性，能夠通過渲染損失進行端到端訓練，避免了數據轉換（例如水密化）帶來的細節損失。
• 高分辨率建模：TripoSF能夠在10243的高分辨率下進行訓練與推理，生成更加細膩和真實的3D模型。

TripoSF的技術原理

• SparseFlex表示方法：TripoSF的核心在于SparseFlex表示方法，借鑒了英偉達Flexicubes的優勢，引入了稀疏體素結構。與傳統稠密網格不同，稀疏體素結構僅在物體表面附近存儲和計算體素數據，從而顯著減少內存占用，使TripoSF能夠在高分辨率下進行訓練和推理，并原生支持任意拓撲結構。
• 視錐體感知的分區體素訓練策略：該策略借鑒了實時渲染中的視錐體剔除思想，在每次訓練迭代中僅激活位于相機視錐體內的SparseFlex體素。針對性激活顯著降低了訓練開銷，使高分辨率的高效訓練成為可能。
• TripoSF變分自編碼器（VAE）：基于SparseFlex表示及高效訓練策略，VAST構建了TripoSF VAE，從輸入、編碼、解碼到輸出，形成了一整套完善高效的處理流程，推動了TripoSF在重建和生成體驗上的進步。

產品官網

• 項目官網：https://xianglonghe.github.io/TripoSF/
• Github倉庫：https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSF
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/VAST-AI/TripoSF
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2503.21732

TripoSF的應用場景

• 視覺特效（VFX）：TripoSF能夠生成高分辨率、細節豐富的3D模型，非常適合電影、游戲等領域的視覺特效制作。
• 游戲開發：在游戲開發過程中，TripoSF可用于生成高質量的3D游戲資產，包括角色、環境和道具。
• 具身智能：在具身智能領域，TripoSF的應用前景廣闊，可用于機器人仿真和互動。
• 產品設計：在產品設計領域，TripoSF可用于快速原型制作和設計驗證，設計師可以利用TripoSF生成高分辨率的3D模型，進行詳細的設計評估和修改。

常見問題

• TripoSF的內存占用如何？：TripoSF采用稀疏體素結構，大幅降低了內存占用，使得高分辨率建模變得更加高效。
• TripoSF支持哪些拓撲結構？：TripoSF原生支持任意拓撲，能夠自然處理開放表面和內部結構。
• 如何獲取TripoSF？：用戶可以通過項目官網或Github倉庫獲取TripoSF的相關信息和資源。