北京航空航天大学、上海人工智能实验室和VAST推出新型图像到3D生成框架Ouroboros3D，这个框架的核心特点是将多视角图像生成和3D重建集成到一个递归扩散过程中，通过自条件机制联合训练这两个模块，使它们能够相互适应，从而实现更稳健的推理。实验结果，证明了Ouroboros3D在生成多视角图像和3D表示的质量上优于现有的分离阶段方法和在推理阶段结合阶段的方法。此外，论文讨论了该框架的局限性和未来的工作方向，如将重建模块替换为生成网格的模型，以及在3D场景数据集上进行实验。
- 项目主页：https://costwen.github.io/Ouroboros3D
- GitHub：https://github.com/Costwen/Ouroboros3D
例如，你是一名游戏设计师，需要从一张概念艺术图创建一个3D角色模型。使用Ouroboros3D，你只需上传这张图片，框架将自动生成角色的多视角图像，并重建出3D模型。这个过程不仅速度快，而且能够确保从不同角度观察时，角色的细节和一致性都很好，从而大大提升工作效率和最终模型的质量。
主要功能与特点：
- 统一框架：Ouroboros3D将多视角图像生成和3D重建结合在一个框架中，避免了传统两阶段方法（先多视角图像生成，后3D重建）中的数据偏差问题。
- 自条件机制：通过自条件机制，使得多视角扩散模型在去噪过程中使用由重建模块在前一时间步渲染的3D感知图作为附加条件。
- 递归扩散过程：框架采用递归扩散策略，迭代地细化多视角图像和3D模型，从而提高最终产物的质量。
- 3D感知反馈：利用从重建的3D表示中得到的彩色图和空间规范坐标图来指导多视角图像的生成，确保更好的几何一致性和鲁棒性。
工作原理：
- 多视角生成：使用视频扩散模型（如Stable Video Diffusion Model）作为多视角生成器，生成不同视角下的图像。
- 3D重建：使用前向重建模型（如Large Multi-View Gaussian Model, LGM）从多视角图像中恢复3D模型。
- 自条件训练策略：在训练阶段，使用来自前向模型的渲染结果作为自条件输入，以平衡学习，使模型有效融合3D信息。
- 推理/采样策略：在推理阶段，初始时3D反馈设置为0，随后的时间步中，这个条件会用先前的重建结果更新，从而迭代地细化3D表示。
具体应用场景：
- 3D内容创建：从单张图片创建3D模型，适用于游戏、电影、虚拟现实等领域。
- 虚拟现实和增强现实：为VR和AR应用生成逼真的3D环境和对象。
- 3D打印：从图片生成3D模型后，可以用于3D打印，创造实体物品。
- 在线零售和电子商务：为在线商店创建高质量的3D产品展示。
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