高品質3D資產生成的擴展：以基元擴散為基礎

核心概念

本文提出了3DTopia-XL，一個可擴展的原生3D生成模型，旨在克服現有3D生成模型在優化速度、幾何保真度和缺乏物理基礎渲染(PBR)資產等方面的局限性。

摘要

本文提出了3DTopia-XL，一個可擴展的原生3D生成模型。其核心是一種新的基元表示法PrimX，可以有效地編碼3D形狀、紋理和材質信息。PrimX將3D網格表示為一個緊湊的張量格式,支持高分辨率幾何和PBR資產的建模。
在此基礎上,3DTopia-XL提出了一種基於擴散變換器(DiT)的生成框架,包括基元塊壓縮和潛在基元擴散。這種方法可以從文本或視覺輸入生成高品質的3D資產。
作者進行了大量的定性和定量實驗,證明3DTopia-XL在生成具有細緻紋理和材質的高品質3D資產方面顯著優於現有方法,有效地彌合了生成模型和實際應用之間的質量差距。

統計資料

與現有方法相比,3DTopia-XL在生成具有細緻紋理和材質的高品質3D資產方面顯著優秀。
3DTopia-XL的生成框架包括基元塊壓縮和潛在基元擴散,可以從文本或視覺輸入生成高品質的3D資產。
3DTopia-XL的核心是PrimX表示法,可以有效地編碼3D形狀、紋理和材質信息,支持高分辨率幾何和PBR資產的建模。

引述

無

從以下內容提煉的關鍵洞見

3DTopia-XL: Scaling High-quality 3D Asset Generation via Primitive Diffusion

by Zhaoxi Chen,... 於 arxiv.org 09-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.12957.pdf

深入探究

3DTopia-XL的生成框架是否可以擴展到其他3D表示法,而不僅限於PrimX?

3DTopia-XL的生成框架具有高度的靈活性和可擴展性，理論上可以擴展到其他3D表示法。雖然PrimX是專為高效生成高質量3D資產而設計的，但其基於Diffusion Transformer (DiT)的生成框架可以適應不同的3D表示法，如點雲、體素或網格等。這是因為3DTopia-XL的核心架構是基於對3D物體的隨機噪聲進行去噪的過程，這一過程不依賴於特定的3D表示法。因此，若能將其他3D表示法有效地轉換為適合的格式，則可以利用3DTopia-XL的生成框架來生成相應的3D資產。此外，這種擴展性還可以促進不同3D表示法之間的比較和融合，進一步提升生成模型的多樣性和應用範圍。

如何進一步提高3DTopia-XL在文本到3D和單視圖到3D任務中的性能?

要進一步提高3DTopia-XL在文本到3D和單視圖到3D任務中的性能，可以考慮以下幾個方面：

增強數據集：擴大訓練數據集的規模和多樣性，特別是針對特定領域的3D資產，能夠幫助模型學習更豐富的特徵和樣式。使用合成數據或增強技術來生成更多樣的訓練樣本。

改進條件信號：在文本到3D生成中，使用更強大的文本編碼器（如更高效的Transformer模型）來提取文本特徵，能夠提高模型對文本描述的理解能力。在單視圖到3D生成中，利用多視圖信息或上下文信息來輔助生成，能夠提高生成的3D物體的質量和一致性。

優化模型架構：對3DTopia-XL的模型架構進行調整，例如增加Transformer層數或改進自注意力機制，以更好地捕捉3D物體的複雜性和細節。

後處理技術：在生成後，應用後處理技術來進一步優化生成的3D資產，例如使用細化算法來改善幾何形狀，或使用紋理合成技術來增強視覺效果。

PrimX表示法是否可以應用於其他3D相關任務,如3D重建或3D編輯?

PrimX表示法不僅限於3D資產生成，還可以應用於其他3D相關任務，如3D重建和3D編輯。其高效的參數化特性和可微分渲染能力使其在這些任務中具有潛在的優勢。

3D重建：在3D重建任務中，PrimX可以用來從2D圖像或多視圖圖像中重建3D物體。由於PrimX能夠有效地表示形狀、顏色和材料，這使得從不同視角的圖像中提取信息並重建出高質量的3D模型變得更加可行。

3D編輯：在3D編輯任務中，PrimX的結構化表示法允許用戶對3D模型進行靈活的編輯，例如改變形狀、顏色或材料屬性。由於其可微分性，這種編輯可以通過優化算法來實現，從而使得編輯過程更加直觀和高效。

總之，PrimX的靈活性和高效性使其在多種3D相關任務中都具有廣泛的應用潛力。