来自厦门大学、香港中文大学和上海人工智能实验室的研究人员推出新型文本到3D生成框架Dual3D，它能够在短短1分钟内生成高质量的3D资产。这项技术的关键在于一个创新的双模式多视图潜在扩散模型，这个模型能够从文本描述中高效地创建出三维物体。Dual3D是一个强大的工具，它结合了先进的AI技术，使得从文本描述到3D模型的生成变得快速而高效，为多个领域带来了创新的内容创建方式。
主要功能：
- 从文本描述中快速生成3D模型。
- 通过双模式多视图潜在扩散模型，平衡生成速度和3D一致性。
主要特点：
- 双模式多视图潜在扩散模型：模型包含2D模式和3D模式，2D模式使用单一潜在去噪网络高效去噪，而3D模式生成用于一致渲染的三平面神经表面。
- 预训练模型调整：利用预训练的文本到图像潜在扩散模型，避免了从头开始训练的高昂成本。
- 双模式切换推理策略：在推理过程中，通过在2D和3D模式之间切换，使用较少的3D模式去噪步骤，以加快生成速度而不牺牲质量。
- 高效的纹理细化过程：通过一个快速的纹理细化过程进一步提升3D资产的纹理质量。
工作原理：
- 模型训练：首先，将预训练的2D潜在扩散模型调整为双模式多视图潜在扩散模型，共享模块通过多视图图像数据进行训练。
- 推理过程：在生成3D资产时，模型可以在2D模式和3D模式之间切换，以平衡推理速度和3D一致性。
- 纹理细化：生成的3D资产的纹理可以通过纹理细化过程进一步增强，这个过程快速优化从3D神经表面提取的网格模型的纹理图。
具体应用场景：
- 游戏开发：快速生成游戏内3D对象和环境。
- 虚拟现实(VR)和增强现实(AR)：为VR/AR应用创建交互式3D内容。
- 电影和娱乐：生成电影场景中的3D元素或特效。
- 教育和培训：创建教育用的3D模型，用于学习和模拟。
- 电子商务：在线展示产品的3D视图，提升用户体验。
0条评论