Phidias是一個創新的3D內容生成模型，運用檢索增強生成（RAG）技術，專注于3D建模領域。它能夠根據用戶提供的內容或從廣泛的數據庫中提取的3D參考模型，協助生成新的三維作品。Phidias通過元控制網絡、動態參考路由和自參考增強等關鍵技術，顯著提升了3D生成的質量和可控性，支持從單一圖像或文本提示生成三維模型，并能在處理不完整的3D模型時，精確填補缺失部分，同時保持原有細節和完整性。該模型還支持交互式生成和高保真補全，極大豐富了3D建模的功能與靈活性。

Phidias是什么

Phidias是一款前沿的3D內容生成模型，將檢索增強生成（RAG）的理念巧妙地應用于3D建模。該模型能夠在用戶提供的或從大型數據庫中檢索到的3D參考模型的基礎上，輔助生成全新的3D內容。Phidias的核心技術包括元控制網絡、動態參考路由以及自參考增強等多個組成部分，這些技術共同提高了3D生成的品質和用戶的控制能力。Phidias不僅能從單幅圖像或文本提示生成三維模型，還能在遇到不完整的3D模型時，準確地預測并填補缺失的部分，確保原有模型的細節與完整性。Phidias的交互式3D生成和高保真補全功能，極大地拓展了3D建模的能力與靈活性。

Phidias的主要功能

• 檢索增強的3D生成：利用用戶提供的或檢索到的3D參考模型，輔助創造新的3D內容。
• 多模態輸入：支持從文本、圖像和已有3D模型生成三維內容。
• 高質量生成：提升生成3D模型的質量、細節與真實感。
• 增強的泛化能力：通過3D參考模型作為外部記憶，提高應對不常見視角或對象的能力。
• 可控性：允許用戶調整3D參考模型，掌控生成過程，以實現預期的外形和風格。
• 交互式生成：用戶可以通過簡單的3D形狀與生成模型互動，達到所需的效果。
• 高保真補全：在保持原有細節的基礎上，填補不完整的3D模型缺失部分。

Phidias的技術原理

• 元控制網絡（Meta-ControlNet）：動態調整條件信號的強度，以解決參考模型與目標圖像之間的不一致性。
• 動態參考路由：根據去噪過程的不同階段，逐步引入細節，調整3D參考模型的分辨率。
• 自參考增強：通過模擬各種不一致性，自監督訓練3D模型自身的增強版本作為參考。
• 多視圖擴散模型：將3D參考模型轉化為多視圖正則坐標圖（CCMs），提供各個視角一致的幾何信息。
• 稀疏視圖3D重建：基于生成的多視圖圖像，運用3D重建技術獲取最終的3D模型。
• 漸進式課程學習：在訓練過程中，逐步提高訓練難度，以更好地利用不同相似度的參考模型。

Phidias的項目地址

• 項目官網：rag-3d.github.io
• GitHub倉庫：https://github.com/3DTopia/Phidias-Diffusion
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2409.11406

Phidias的應用場景

• 3D藝術與設計：藝術家及設計師可以利用Phidias從概念草圖或描述中快速生成3D模型，提升創作效率。
• 游戲開發：游戲開發者基于Phidias迅速生成游戲資產，如角色、道具及場景元素。
• 電影和動畫制作：在影視和動畫行業中，Phidias可用于創建高細節的3D模型，減少人工建模的工作量。
• 虛擬現實(VR)和增強現實(AR)：快速生成逼真的3D對象和場景，增強用戶的沉浸體驗。
• 建筑和城市規劃：根據設計草圖或描述生成3D建筑模型，以輔助規劃和可視化。
• 教育和培訓：在教育領域，Phidias可用于創建教學模型，幫助可視化復雜概念。