3D生成基础模型来了！只有5秒 高品质3D资产规模化生成！南洋理工等重磅开源3DTopia

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当天AI生成未来和大家分享的是南洋理工、北大、上海AI Lab和港中文联结颁布的3D PBR资发生成最新上班3DTopia-XL。经过基于高效且表白力强的3D示意方法PrimX的分散Transformer（DiT），成功高品质3D资发生成的规模化。去噪环节只有5秒钟，就能从文本或图像输入生成可用于图形pipeline的3D PBR（物理渲染）资产。

关键思维是一种陈腐的3D示意，即PrimX。它明白地将纹理网格的3D状态、纹理和材质编码为紧凑的N x D张量。此示意中的每个token都是一集体积图元，经过体素化有效载荷anchor到状态外表，以编码SDF、RGB和材质。

亮点直击

处置的疑问

3DTopia-XL关键处置的疑问是现有3D生成模型在优化速度、几何细节保真度以及物理基础渲染（PBR）资发生成方面的应战。它旨在提高3D内容创作的效率和品质，满足游戏开发、电影制造、虚构事实等各行各业对高品质3D资产的日益增长的需求。

提出的打算

3DTopia-XL提出了一种可扩展的原生3D生成模型，应用了一种陈腐的基于原始的3D示意方法PrimX，该方法将详细的状态、反照率和资料场编码为紧凑的张量格局，从而促成了高分辨率几何体与PBR资产的建模。此外，提出了一个基于分散Transformer（DiT）的生成框架，包括原始补丁紧缩和潜在原始分散，从文本或视觉输入中学习生成高品质的3D资产。

运行的技术

到达的成果

3DTopia-XL在生成具有粗疏纹理和资料的高品质3D资产方面清楚优于现有方法，有效弥合了生成模型与事实环球运行之间的品质差距。生成的三维物体具有平滑的几何状态和空间变动的纹理和材质，凑近实在物理材质感。此外，模型能在五秒内成功从输入到三维模型的转换，大幅提高创作效率 。

方法

PrimX：状态、纹理和材质的高效示意

在高品质大规模3D生成模型的背景下，3D示意的以下设计准则：

定义

受Yariv等人的启示，其中马赛克体素经过全局加权来取得润滑的外表，纹理化网格的近似定义为原语的加权组合。

从纹理网格计算PrimX

原语补丁紧缩

本节引见基于补丁的原语紧缩打算，关键有两个目的：

潜在原语分散

试验

成功细节

数据规范化

条件信号

条件生成器 。前面的条件生成公式与大少数模态兼容。本文关键探求了两种模态的条件生成，即图像和文本。

图像 。关于图像条件模型，咱们应用预训练的 DINOv2 模型，详细是“DINOv2-ViT-B/14”，从输入图像中提取视觉标志，并将其作为输入条件c 。得益于咱们高品质的示意 PrimX 及其高效渲染的才干，咱们不须要阅历像其余上班那样复杂且低廉的渲染环节，这些上班将一切原始网格渲染为 2D 图像启动训练。相反，选用经常使用 Eq. 6 渲染的前视图图像，1) 计算上足够高效，2) 与底层示意分歧，相比于从原始网格渲染的结果。

文本题目 。从 Objaverse 中采样 200,000 个数据点来生成文本题目。关于每个物体，渲染六个不同的视图，并以白色背景为背景。而后，经常使用 GPT-4V 依据这些图像生成关键词，重点关注几何、纹理微格调等方面。虽然咱们为每个方面预约义了某些关键词，但模型也激励生成更多高低文特定的关键词。一旦取得关键词，便经常使用 GPT-4 将其总结为一个完整的句子，扫尾为“一个 3D 模型...”。这些文本题目随后被预备为输入条件。

模型细节

推理 。自动状况下，经常使用 25 步 DDIM采样器和 CFG 缩放因子为 6 来评价咱们的模型。咱们发现 DDIM 采样步骤的最佳范围是 25 到 100，而 CFG 缩放因子的最佳范围是 4 到 10。推理环节可以在单个 A100 GPU 上高效成功，期间约为 5 秒。

示意评价

评价协定 。首先在 3D 生成建模的背景下评价不同的 3D 示意设计。咱们的评价准则集中在两个方面：1) 从 GLB 网格到示意的运转时，2) 在固定计算估算下，给定状态、纹理和资料的近似误差。咱们随机从训练数据集中抽取 30 个 GLB 网格，记载至收敛的平均拟合期间作为运转时，测量模式为在 A100 GPU 上的墙面期间。关于几何品质，咱们评价实在网格与拟合后提取网格之间的 Chamfer 距离（CD），以及在状态外表左近采样的 500,000 个点的 SDF 值的峰值信噪比（PSNR）。关于外观品质，咱们评价在外表左近采样的 500,000 个点的 RGB（反照率）和资料值的 PSNR。

基线 。给定PrimX的最终超参数，其中N=2048，a=8，咱们将一切示意的参数数量固定为2048 × 83 ≈ 1.05M，以便启动比拟。咱们比拟四种代替示意：1）MLP：一个纯多层感知器，蕴含3层和1024个暗藏维度；2）带PE的MLP：在输入坐标上加上天位编码（PE）（Mildenhall等，2020）的MLP基线；3）三平面（Chan等，2022）：三个正交的2D平面，分辨率为128 × 128和16个通道，随后是一个具有512个暗藏维度的两层MLP解码器；4）密群体素：分辨率为100 × 100 × 100的密集3D体素。一切方法都经常使用与咱们相反的目的（方程7）和点采样战略（第4.1.1节）启动训练。

结果 。定量结果见下表1，显示PrimX在一切方法中成功了最低的近似误差，特意是在几何方面（由CD批示）。除了最佳品质外，所提议的示意在运转时效率方面体现清楚，收敛速度比第二好的方法快近7倍，使其在大规模数据集上可扩展。图5展现了定性比拟。基于MLP的隐式方法仿佛存在周期性伪影，特意是在几何方面。三平面和密群体素发生了凹凸不平的外表以及状态外表周围的网格伪影。相反，PrimX则发生了最佳品质，具有润滑的几何状态和粗疏的细节，如轻微而逐突变细的胡须。

图像到3D生成

本节将单视图条件生成模型与适宜图像到3D分解的最先进方法启动比拟。

比拟方法 。对两种类型的方法启动了评价：1）稠密视图重建模型和2）图像条件分散模型。基于重建的方法，如LGM、InstantMesh、Real3D和CRM，是确定性方法，旨在依据四个或六个输入视图重建3D对象。它们经过应用预训练的分散模型从输入繁多图像生成多个视图，从而成功单视图到3D的分解。但是，重建方法重大依赖输入的多视图图像，因此会遭到前端2D分散模型造成的多视图不分歧性影响。前馈分散模型，如CraftsMan、Shap-E和LN3Diff，是概率方法，旨在依据输入图像条件生成3D对象。上述一切方法仅建模状态和色彩，而不思考毛糙度和金属质感，而咱们的方法适宜生成这些资产。

结果 。下图6展现了定性结果。为了偏心比拟生成适宜渲染的3D资产的才干，咱们将每种方法导出的纹理网格导入Blender并经常使用目的环境贴图启动渲染。关于不可生成PBR资料的方法，咱们调配自动的漫反射资料。现有的基于重建的模型未能发生良好的结果，或者遭到多视图不分歧性和不可允许空间变动资料的影响。此外，这些重建模型基于三平面示意，这在参数效率上体现不佳。这一缺陷限度了底层3D示意的空间分辨率，造成渲染法线批示的凹凸不平的外表。另一方面，现有的3D分散模型未能生成与输入条件视觉对齐的对象。虽然CraftsMan是惟一与咱们具有可比外表品质的方法，但它们仅能生成没有纹理和资料的3D状态。相比之下，3DTopia-XL在一切方法中成功了最佳的视觉和几何品质。得益于咱们生成空间变动的PBR资产（如金属质感和毛糙度）的才干，咱们生成的网格即使在顽劣环境照明下也能发生活泼的反射和镜面高光。

用户钻研 。咱们启动了一项宽泛的用户钻研，以定量评价图像到3D的功能。咱们选用了输入评价（Bylinskii等，2022）作为用户钻研，在该钻研中，每位志愿者会看到一对结果，比拟随机方法与咱们的方法，并被要求在四个方面选用更好的一个：1）全体品质，2）图像对齐，3）外表润滑度和4）物理正确性。共提供48对样本给27位志愿者启动翻转测试。咱们在图7中总结了一切四个维度的平均偏好百分比。3DTopia-XL在一切方法中体现最佳。虽然咱们方法的图像对齐仅比基于重建的方法（如CRM）有所改良，但几何品质的优越性和建模基于物理资料的才干是最终渲染中发生最佳全体品质的关键。

文本到3D生成

展现了原生文本到3D生成的才干，如下图4所示。作为一个3D原生分散模型，咱们的文本驱动生成是经过间接对模型启动文本输入的条件，而不依赖于复杂的文本到多视图再到重建模型的流程。

此外，还针对原生文本到3D生成模型启动了定量评价。为此，咱们驳回CLIP评分作为评价目的，测量文本嵌入和图像嵌入在CLIP模型的联结文本-图像空间中的余弦相似度。经常使用每种方法的前视图渲染来计算图像嵌入。关键比拟了两个具有开源成功的方法：Shap-E和3DTopia。Shap-E间接依据文本生成3D物体的隐式函数，而3DTopia则驳回了混合的2D和3D分散先验，经常使用前馈三平面分散，而后启动基于优化的精炼。正如表5所示，咱们的方法在输入文本和生成资产的渲染之间成功了更好的对齐。

进一步剖析

原语的数量和分辨率

原语的数量N和每个原语的分辨率a是影响PrimX效率-品质掂量的关键起因，既是结构化的3D示意，也是序列化的示意。参与更多和更大的原语理论会造成更好的近似品质；但是，这也会造成序列长度参与和特色维度更深，从而造生长高低文留意力计算效率低下和分散模型训练艰巨。

为了评价原语数量和分辨率的影响，在离外表500k个采样点上评价了签名距离函数（SDF）、反照率和资料值的PSNR。结果如下表2所示，给定固定的参数数量，较长的原语序列能更好地近似SDF、纹理和资料。此外，参与每个原语的分辨率可以缩小近似误差，但当原语数量短缺时，这种好处会变得边沿化。

下图8中的可视化结果也允许这些发现。

例如，经常使用 N = 64, a = 32 的代替打算即使在参数数量较高的状况下也会发生较差的几何状态，由于较大的部分原语更容易在空白空间中糜费参数。此外，较长的序列会参与分散模型（DiT）的GFlops，造成生成品质更好（见下表3）。因此，咱们的方法偏差于经常使用较长的原语序列，同时坚持相对较小的部分分辨率。值得留意的是，咱们的变分自编码器（VAE）紧缩率也会影响PrimX的超参数，咱们将在下一节中进一步讨论。

patch紧缩率

基于原语的patch变分自编码器（VAE）的紧缩率也是一个关键的设计选用。总体而言，作为一种patch紧缩方法，目的是对每个原语启动空间紧缩，以节俭计算资源，而不是启动语义紧缩。阅历上，更高的紧缩率会造成更高效的潜在分散模型，在扩展规模时可以批示更大的批量大小或更大的模型。相反，极其的紧缩往往随同着消息的失落。

扩展性

进一步钻研了3DTopia-XL的扩展性法令，关注模型大小和迭代次数。作为目的，经常使用在没有条件生成（CFG）指点下，对5000个随机样本计算的Fréchet Inception Distance（FID）。详细而言，思考在VAE潜在空间中计算的Latent-FID和在经常使用公式6渲染的图像提取的DINO嵌入上计算的Rendering-FID。下图9展现了随着模型规模的参与，Latent-FID和Rendering-FID的变动。观察到随着模型的加深和加宽，功能有了分歧的优化。表3还标明，较长的序列（较小的patch）会造成更好的功能，这或者与原始DiT中的发现无关，即参与GFlops会提高功能。

采样多样性

最后，展现了3DTopia-XL作为生成模型所展现出的令人印象深入的采样多样性，如下图10所示。给定相反的输入图像和不同的随机种子，模型能够生成多样化的高品质3D资产，这些资产具有不同的几何状态和空间变动的PBR资料。

讨论

3DTopia-XL，这是一个针对给定文本或视觉输入的原生3D分散模型，用于PBR资发生成。方法的外围是PrimX，这是一种翻新的基于原语的3D示意，具有参数高效、张量化和可渲染的特点。它将状态、反照率和材质编码为一个紧凑的（NXD)张量，使得能够对具有PBR资产的高分辨率几何体启动建模。

为了顺应PrimX，引入了几种训练和推理技术，以确保生成的结果可以高品质地打包到GLB文件中，便于在图形引擎中的后续运行。宽泛的评价标明，3DTopia-XL在文本到3D和图像到3D的义务中体现优越，展现了其作为3D生成基础模型的渺小后劲。

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