华中科技大学、华为公司和上海交通大学人工智能研究院的研究人员推出新型框架GaussianDreamerPro，它能够将文本转换成高质量的3D高斯资产（3D Gaussian assets），这些资产可以用于游戏、电影、扩展现实（XR）等行业。GaussianDreamerPro的核心思想是将高斯（Gaussians）与合理的几何结构绑定，这种几何结构在整个生成过程中不断演化，从而提高生成的3D资产的细节和质量。GaussianDreamerPro的一些限制，比如在处理多对象组合时可能会遇到的问题，以及未来可能的改进方向。
- 项目主页：https://taoranyi.com/gaussiandreamerpro
- GitHub：https://github.com/hustvl/GaussianDreamerPro
例如，一个游戏开发者想要创建一个科幻风格的游戏场景，他们可以输入文本描述，如“特斯拉士兵射击闪电，周围环绕着闪电，科幻，游戏”，GaussianDreamerPro能够根据这个描述生成一个3D模型，其中包括特斯拉士兵和环绕的闪电效果。这个模型可以直接用于游戏开发，或者进一步细化和动画化。
主要功能：
- 文本到3D资产的生成：用户可以输入文本描述，GaussianDreamerPro能够据此生成3D模型。
- 质量增强：相比之前的技术，GaussianDreamerPro能够生成细节更加丰富、质量更高的3D资产。
主要特点：
- 几何约束：通过将3D高斯与网格（mesh）绑定，控制高斯的增长，使其在可控范围内变化。
- 渐进式丰富：在不同的生成阶段，同时丰富几何结构和外观，以提高最终输出资产的质量。
- 下游应用的兼容性：生成的资产可以无缝集成到动画、合成和模拟等下游操作流程中。
工作原理：
- 基础3D资产生成：使用3D扩散模型生成初始的3D资产，这些资产具有非常粗糙的几何形状和外观。
- 2D高斯优化：将初始资产转换成2D高斯，通过2D扩散模型进行优化，以更好地对齐表面并提高基本3D资产的质量和几何形状。
- 网格绑定：从2D高斯导出带有彩色顶点的网格结构，初始化一系列3D高斯，并将其绑定到网格上。
- 细节增强优化：通过优化与几何结构绑定的3D高斯，最终得到细节高度增强的资产。
具体应用场景：
- 游戏开发：快速生成游戏内所需的3D模型和环境。
- 电影制作：创建电影中的3D场景和道具。
- XR体验：为虚拟现实（VR）和增强现实（AR）体验提供逼真的3D内容。
- 动画和模拟：生成的3D资产可以用于动画制作和物理模拟。
0条评论