DeepMesh – 清華和南洋理工推出的 3D 網格生成框架

DeepMesh 是由清華大學和南洋理工大學的研究團隊開發的一種先進的 3D 網格生成框架，利用強化學習和自回歸變換器技術，能夠生成高質量的 3D 網格模型。它通過兩項重要創新來優化網格生成過程：首先，采用了一種高效的預訓練策略，結合新型標記化算法和改良的數據處理方法；其次，引入了直接偏好優化（DPO）這一強化學習技術，使生成的網格能夠更好地符合人類的審美標準。

DeepMesh是什么

DeepMesh 是一個3D網格生成框架，由清華大學和南洋理工大學的研究人員共同提出。該框架基于強化學習和自回歸變換器，旨在生成高質量的3D網格。DeepMesh 的設計包括兩項主要創新：高效的預訓練策略以及引入強化學習，尤其是直接偏好優化（DPO），以確保生成的網格與人類偏好相一致。DeepMesh 能夠根據點云和圖像條件生成復雜細節和精準拓撲結構的網格，其精度和質量超越了現有技術。

DeepMesh的主要功能

• 高質量的3D網格生成：DeepMesh 專注于生成豐富細節和精準拓撲的3D網格，適用于各種復雜幾何形狀的應用。
• 點云條件生成：該框架能夠依據輸入的點云數據生成相應的3D網格，適應從稀疏到密集點云的多種場景。
• 圖像條件生成：DeepMesh 還支持基于2D圖像的條件生成，能夠將輸入的圖像轉化為3D網格。

DeepMesh的技術原理

• 自回歸變換器：DeepMesh 采用自回歸變換器作為核心架構，包含自注意力層和交叉注意力層，能夠逐步生成網格的面，并通過條件輸入（如點云或圖像）預測網格的頂點和面。針對點云條件生成，DeepMesh 使用感知器編碼器提取點云特征，并將其整合到變換器模型中。
• 高效預訓練策略：這一框架引入了一種改良的標記化算法，通過局部感知的面遍歷與塊索引坐標編碼，顯著縮短了序列長度，同時保持幾何細節。通過數據整理和處理的改進策略，DeepMesh 能夠過濾低質量網格數據，并利用截斷訓練策略提高訓練效率。
• 強化學習與人類偏好對齊：DeepMesh 采用直接偏好優化（DPO），結合人工評估和3D指標設計評分標準，收集人類偏好用于強化學習訓練，從而使生成的網格在幾何精度和視覺效果上更符合人類的審美。
• 端到端可微分的網格表示：DeepMesh 支持端到端可微分的網格表示，允許拓撲動態變化。這種可微性使得模型能夠通過梯度下降進行優化，進一步提升生成網格的質量。

DeepMesh的項目地址

• 項目官網：https://zhaorw02.github.io/DeepMesh/
• Github倉庫：https://github.com/zhaorw02/DeepMesh
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2503.15265

DeepMesh的應用場景

• 虛擬環境構建：DeepMesh 可以生成逼真的3D網格模型，用于虛擬現實中的場景構建，例如虛擬建筑和虛擬城市。
• 動態內容生成：通過強化學習的優化，DeepMesh 能夠根據游戲中的實時數據動態生成3D模型，增強游戲的沉浸感和互動性。
• 角色動畫：該框架可以生成高質量的3D角色模型，支持復雜的動畫制作需求，如骨骼綁定和動畫渲染。
• 動態醫學模擬：通過強化學習優化，DeepMesh 能夠生成動態的醫學模型，如心臟模擬，幫助醫生更好地理解器官的和功能。
• 產品建模：DeepMesh 可用于生成工業產品的3D模型，支持復雜的設計和制造過程。

常見問題

• DeepMesh支持哪些輸入數據？：DeepMesh 支持點云和2D圖像作為輸入數據，從而生成相應的3D網格。
• DeepMesh的生成速度如何？：由于其高效的預訓練策略和強化學習優化，DeepMesh 能夠在較短的時間內生成高質量的3D網格。
• 如何獲取DeepMesh的源代碼？：用戶可以通過訪問DeepMesh的 Github倉庫 獲取源代碼。