DreamPolish是一款由智譜AI、清華大學和北京大合研發的文本到3D生成模型，旨在通過創新的兩階段方法提升復雜對象的幾何結構和紋理質量。該模型的首個階段采用多種神經表示技術，逐步優化幾何形狀，并在后續的拋光階段中改進表面細節。第二階段則運用領域得分蒸餾技術，確保生成的紋理在逼真度和一致性方面達到新的高度，從而顯著提升整體質量。DreamPolish在幾何和紋理生成方面超越了現有技術，為3D資產的創建開辟了全新的可能性。

DreamPolish是什么

DreamPolish是由智譜AI、清華大學和北京大學共同開發的一種文本到3D生成模型，透過兩階段策略顯著改善復雜對象的幾何細節和紋理效果。第一階段通過多種神經表示逐步優化幾何形狀，隨后在拋光階段中提升表面細節。第二階段則利用領域得分蒸餾技術，引導紋理生成朝向高逼真度與一致性的目標領域，從而顯著提高紋理質量。DreamPolish在幾何和紋理生成上表現出色，為3D資產創建提供了新的機遇。

DreamPolish的主要功能

• 精細幾何生成：創建具有復雜細節的3D對象幾何結構。
• 高質量紋理生成：生成逼真的紋理，顯著提升3D模型的視覺效果。
• 多階段幾何細化：通過漸進式幾何構建和表面拋光，優化模型的表面細節。
• 領域得分蒸餾（DSD）：引入新得分蒸餾目標，平衡紋理的真實性和生成的穩定性。
• 混合3D生成：結合2D圖像的擴散模型與3D一致性約束，提高3D內容的生成質量。

DreamPolish的技術原理

• 漸進式幾何構建：
  • 從初步的3D結構開始，逐步應用多種神經表示（如NeRF、NeuS、DMTet）來細化幾何形狀。
  • 通過迭代細化，模型在保持計算效率的同時生成復雜的幾何結構。
• 表面拋光：在幾何構建的最后階段，使用預訓練的法線估計模型來平滑表面，消除之前階段可能出現的偽影。
• 領域得分蒸餾（DSD）：
  • 基于DSD目標，模型朝向包含逼真和一致渲染的目標領域，提升紋理質量。
  • 結合無分類器指導（CFG）和變分分布指導，平衡生成的多樣性與穩定性。
• 混合3D生成：
  • 利用預訓練的2D擴散模型與3D一致性約束，將2D圖像中的高質量紋理轉移到3D資產生成當中。
  • 依據得分蒸餾技術，對齊2D和3D表示的分布，減少差異和偽影。
• 平衡逼真度與穩定性：通過DSD技術解決在生成高逼真紋理時保持訓練穩定性的挑戰，避免過高的CFG權重導致的過飽和和其他偽影。

DreamPolish的項目地址

• 項目官網：deep-diver.github.io/ai-paper-reviewer/paper-reviews/2411.01602
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.01602
• 在線體驗Demo：https://huggingface.co/papers/2411.01602

DreamPolish的應用場景

• 虛擬現實（VR）和增強現實（AR）：在虛擬和增強現實應用中，創建生動的3D環境和對象，提升用戶體驗。
• 電影和視頻制作：用于生成電影中的特效和3D場景，降低實際拍攝的成本和復雜度。
• 視頻游戲開發：游戲開發者可快速生成復雜幾何和真實紋理的游戲資產，提高開發效率。
• 3D打印：將文本描述直接轉換成3D模型，便于個性化定制產品的實現。
• 教育和培訓：創建教育內容，如歷史遺跡的3D重建，提供沉浸式學習體驗。

常見問題

• DreamPolish適用于哪些領域？：DreamPolish可廣泛應用于虛擬現實、視頻游戲、電影制作、3D打印等多個領域，適合需要高質量3D模型的場景。
• 使用DreamPolish需要什么樣的技術背景？：雖然具有一定的技術背景有助于更好地使用該工具，但DreamPolish的設計使普通用戶也能利用其強大的功能。
• 如何獲取DreamPolish？：用戶可以訪問項目官網和在線Demo，獲取最新的信息和體驗版本。