SPAR3D – Stability AI等機構推出的單試圖重建 3D 網絡模型
SPAR3D是什么
SPAR3D是由Stability AI和伊利諾伊大學香檳分校聯合開發的一種先進技術,旨在通過單張圖片高效生成高質量的3D模型。該方法采用了兩階段的設計理念,在第一階段利用點擴散模型生成稀疏的3D點云,而在第二階段則結合采樣的點云和輸入圖像,生成高度精細的網格。SPAR3D將回歸模型與生成模型的優點結合在一起,能夠準確重建圖像中可見的表面,同時合理推測被遮擋部分的幾何形狀和紋理細節。這一技術在多個數據集上表現優異,推理速度極快,并且支持用戶對生成的網格進行交互式編輯,為單視圖3D重建提供了一種實用且高效的解決方案。
SPAR3D的主要功能
- 單視圖3D重建:能夠從一張2D圖像中重建出高質量的3D網格模型,廣泛應用于增強現實、電影制作、制造業等需要3D建模的領域。
- 快速推理:具備高效的推理性能,重建每個物體的時間僅需0.7秒,適合實時應用的需求。
- 用戶編輯支持:生成的3D網格允許用戶進行交互式編輯,用戶可以基于點云的修改調整未見表面的細節,如添加部件或改善局部特征,以滿足個性化需求。
- 強大的泛化能力:不僅在標準數據集上表現卓越,還能在多圖像和AI生成圖像上實現準確的幾何結構重建和優良的紋理效果,展現出強大的泛化性能。
SPAR3D的技術原理
- 兩階段設計:
- 點采樣階段:使用輕量級點擴散模型生成稀疏的3D點云。該模型基于DDPM框架,采用前向過程向原始點云添加噪聲,再通過后向過程的去噪器學習去除噪聲,從而生成包含XYZ和RGB信息的點云。點擴散模型的低分辨率特性使得采樣速度迅速,能夠初步捕捉物體的基本形狀和顏色信息。
- 網格化階段:將采樣得到的點云和輸入圖像作為條件,利用大型三平面Transformer生成高分辨率的三平面特征。這些特征用于估計物體的幾何形狀、紋理、光照及材質屬性(如金屬度和粗糙度)。通過可微分渲染器進行訓練,將預測的幾何和材質渲染成圖像,與真實圖像進行比較,從而優化模型參數,生成與輸入圖像高度一致且細節豐富的3D網格。
- 點云作為中間表示:點云作為連接兩個階段的橋梁,為網格化階段提供必要的幾何和顏色信息,支持用戶在點云層面進行編輯,增強模型的靈活性和交互性。
- 概率建模與逆渲染:在點采樣階段,基于概率建模處理單視圖3D重建中的不確定性問題,生成合理的點云分布。在網格化階段,通過逆渲染技術將點云與圖像信息融合,推測出物體的詳細幾何結構和材質屬性,從而解決從單張圖像中分離幾何、光照和材質的難題。
SPAR3D的項目地址
- 項目官網:https://spar3d
- GitHub倉庫:https://github.com/Stability-AI/stable-point-aware-3d
- HuggingFace模型庫:https://huggingface.co/stabilityai/stable-point-aware-3d
- arXiv技術論文:https://arxiv.org/pdf/2501.04689
SPAR3D的應用場景
- 家居設計:用戶拍攝家中沙發的照片,生成3D模型,在增強現實環境中預覽不同風格沙發的搭配效果,幫助做出購買決策。
- 電影制作:拍攝古堡遺址的照片,生成古堡的3D模型,特效團隊可以在此基礎上創作出符合劇情需要的宏偉古堡場景。
- 工業設計:拍攝無人機原型的照片,生成3D模型,設計師能夠在模型上調整結構,優化無人機的性能。
- 游戲開發:拍攝森林的照片,生成森林的3D模型,開發者可以添加游戲元素,構建出森林探險的場景。
- 文物修復:拍攝破損佛像的照片,生成3D模型,專家能夠據此分析結構,制定修復方案,幫助佛像恢復原貌。
常見問題
- SPAR3D支持哪些類型的圖像? SPAR3D可以處理多種類型的2D圖像,只要圖像足夠清晰,便可進行高質量的3D重建。
- 生成的3D模型可以進行哪些編輯? 用戶可以在生成的3D網格上進行交互式編輯,例如添加、刪除或修改模型的細節,滿足個性化需求。
- SPAR3D的推理速度是多少? SPAR3D的推理速度非常快,平均每個物體的重建時間僅需0.7秒,適合實時應用。
- 如何獲取SPAR3D的最新信息和更新? 用戶可以訪問SPAR3D的官方網站及其GitHub倉庫,獲取最新的技術信息和更新。
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