GaussianAnything – 南洋理工 S-Lab 和上海 AI Lab 等推出的 3D 生成框架

GaussianAnything 是由南洋理工大學 S-Lab 聯合上海 AI Lab 等機構研發的一個創新型 3D 生成框架。它通過交互式的點云結構化潛空間和級聯流匹配模型，致力于實現高質量且可擴展的 3D 內容生成。該工具支持多模態條件輸入，包括點云、文本描述以及單/多視圖圖像，能夠生成具有幾何與紋理解耦特性的 3D 資產，從而便于后續的編輯和調整。相較于現有方法，GaussianAnything 在文本和圖像引導的 3D 生成任務中展現出更優秀的 3D 一致性和生成質量。

GaussianAnything是什么

GaussianAnything 是南洋理工大學 S-Lab 與上海 AI Lab 等機構合作推出的 3D 生成框架。它利用交互式的點云結構化潛空間和級聯流匹配模型，能夠高效生成高質量、可擴展的 3D 內容。GaussianAnything 支持多模態輸入，不僅包括點云和文本，還能處理單視圖或多視圖圖像，使得生成的 3D 資產在幾何和紋理上實現解耦，便于后期編輯。該框架在文本和圖像引導的 3D 生成任務中表現出色，超越了許多現有技術，提供了更為一致的 3D 效果和生成質量。

GaussianAnything的主要功能

• 多模態條件輸入：支持多種輸入形式，如點云、文本描述以及單/多視圖圖像。
• 高質量 3D 生成：能夠生成細節豐富、表面質量高的 3D 模型，適應不同分辨率和細節層次的需求。
• 靈活的 3D 編輯能力：支持對生成的 3D 模型進行形狀調整、紋理替換等多種編輯操作。
• 多種輸出格式支持：生成的 3D 模型可以導出為點云、高斯表面（Surfel Gaussian）或三角網格（Mesh），滿足不同應用需求。

GaussianAnything的技術原理

• 3D VAE 編碼器：以多視圖 RGB-D（深度）和法線（Normal）渲染圖作為輸入，使用 3D-Attention Transformer 編碼器，將 3D 物體壓縮到點云結構化的潛空間中，保留豐富的幾何和紋理信息，從而降低潛空間的維度，提高訓練效率。
• 點云結構化潛空間：通過 Cross Attention 將特征投影到稀疏的 3D 點云上，形成點云結構化的潛變量，保留 3D 物體的幾何信息，支持高效的 3D 擴散模型訓練。
• 級聯擴散模型：
  • 第一階段：生成稀疏點云，確定 3D 物體的幾何布局。
  • 第二階段：在點云條件下生成紋理細節，實現幾何與紋理的解耦。
• 高質量解碼器：通過 3D Transformer 和上采樣模塊，將點云潛變量逐步上采樣為高分辨率的高斯表面（Surfel Gaussian），最終解碼為稠密的 3D 模型。

GaussianAnything的項目地址

• 項目官網：https://nirvanalan.github.io/projects/GA/
• GitHub倉庫：https://github.com/NIRVANALAN/GaussianAnything
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.08033
• 在線體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/yslan/GaussianAnything

GaussianAnything的應用場景

• 3D 游戲與影視特效：快速生成高質量的 3D 模型，簡化內容創作過程。
• 虛擬現實（VR）與增強現實（AR）：創建虛擬場景和對象，增強沉浸感。
• 工業設計與產品開發：基于文本或圖像快速生成和編輯 3D 設計原型。
• 文化遺產與建筑可視化：實現 3D 重建和修復，助力數字化保護和展示。
• 機器人與 AI 訓練：生成 3D 數據以用于機器人視覺和 AI 模型訓練。

常見問題

• GaussianAnything支持哪些輸入形式？ GaussianAnything 支持點云、文本描述和單/多視圖圖像作為輸入。
• 生成的 3D 模型可以導出為哪些格式？ 生成的模型可以導出為點云、高斯表面（Surfel Gaussian）或三角網格（Mesh）。
• GaussianAnything適合哪些應用場景？ 該框架適用于 3D 游戲、影視特效、虛擬現實、增強現實、工業設計、文化遺產保護等多個領域。