Amodal3R – 南洋理工聯(lián)合牛津等推出的條件式 3D 生成模型

Amodal3R 是一款先進(jìn)的條件式 3D 生成模型，能夠從部分可見的 2D 物體圖像中推斷并重建完整的 3D 結(jié)構(gòu)與外觀。該模型建立在基礎(chǔ)的 3D 生成模型 TRELLIS 之上，通過引入掩碼加權(quán)多頭交叉注意力機(jī)制與遮擋感知注意力層，利用遮擋先驗(yàn)知識優(yōu)化重建過程。Amodal3R 僅依賴合成數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，在實(shí)際應(yīng)用中展現(xiàn)出卓越的性能，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的“2D 預(yù)測補(bǔ)全 + 3D 重建”兩步法，為遮擋場景下的 3D 重建設(shè)定了新的標(biāo)桿。

Amodal3R是什么

Amodal3R 是一款條件式 3D 生成模型，旨在從部分可見的 2D 圖像中推測并重建完整的 3D 形態(tài)和外觀。該模型基于“基礎(chǔ)”3D 生成模型 TRELLIS 進(jìn)行開發(fā)，通過引入掩碼加權(quán)多頭交叉注意力機(jī)制和遮擋感知注意力層，結(jié)合遮擋先驗(yàn)知識來指導(dǎo)重建過程。Amodal3R 僅使用合成數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠在真實(shí)場景中表現(xiàn)優(yōu)異，明顯優(yōu)于現(xiàn)有的“2D 預(yù)測補(bǔ)全 + 3D 重建”兩步法，為遮擋場景下的 3D 重建樹立了新的基準(zhǔn)。

Amodal3R的主要功能

• 遮擋感知的 3D 重建：Amodal3R 能夠針對遮擋嚴(yán)重的 2D 圖像，結(jié)合可見的 2D 片段信息與語義推測，生成完整的 3D 模型。
• 超越現(xiàn)有技術(shù)：與傳統(tǒng)的“2D 預(yù)測補(bǔ)全 + 3D 重建”兩步法相比，Amodal3R 在處理遮擋情況下的表現(xiàn)更為突出，建立了新的 3D 重建標(biāo)準(zhǔn)。

Amodal3R的技術(shù)原理

• 基礎(chǔ) 3D 生成模型的擴(kuò)展：Amodal3R 從一個(gè)基礎(chǔ)的 3D 生成模型出發(fā)，擴(kuò)展其能力以處理遮擋的 2D 圖像，從而恢復(fù)合理的 3D 幾何形狀和外觀。
• 掩碼加權(quán)多頭交叉注意力機(jī)制：模型采用掩碼加權(quán)多頭交叉注意力機(jī)制，更有效地處理遮擋問題。該機(jī)制通過掩碼引導(dǎo)注意力，使得模型在生成過程中更加關(guān)注可見部分，同時(shí)利用遮擋先驗(yàn)知識推測被遮擋區(qū)域的形狀與紋理。
• 遮擋感知注意力層：在掩碼加權(quán)多頭交叉注意力機(jī)制之后，Amodal3R 引入了遮擋感知注意力層，進(jìn)一步增強(qiáng)了模型的性能。
• DINOv2 驅(qū)動的特征提取：Amodal3R 利用 DINOv2 進(jìn)行高質(zhì)量視覺特征提取，提供的特征能為 3D 重建過程提供豐富的上下文信息，幫助模型更準(zhǔn)確地進(jìn)行重建。
• 合成數(shù)據(jù)的訓(xùn)練與泛化能力：Amodal3R 僅依靠合成數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，能夠?qū)W習(xí)在真實(shí)場景中，即使存在遮擋時(shí)也能恢復(fù)完整 3D 對象的能力。這表明模型具有出色的泛化能力，可以將從合成數(shù)據(jù)中獲得的知識應(yīng)用于實(shí)際場景。

Amodal3R的項(xiàng)目地址

• 項(xiàng)目官網(wǎng)：https://sm0kywu.github.io/Amodal3R/
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/Sm0kyWu/Amodal3R
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2503.13439

Amodal3R的應(yīng)用場景

• 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）：在 AR 和 VR 應(yīng)用中，Amodal3R 能夠從部分可見的 2D 圖像中重建完整的 3D 模型，為用戶提供更加沉浸的體驗(yàn)。
• 機(jī)器人視覺：在復(fù)雜環(huán)境中工作時(shí)，機(jī)器人常常會遇到物體被部分遮擋的情況。Amodal3R 可以幫助機(jī)器人更準(zhǔn)確地理解周圍環(huán)境中的物體，從而更有效地進(jìn)行路徑規(guī)劃和任務(wù)執(zhí)行。
• 自動駕駛：在自動駕駛領(lǐng)域，車輛需要實(shí)時(shí)感知周圍環(huán)境中的物體。Amodal3R 可以從遮擋的圖像中重建完整的 3D 模型，幫助自動駕駛系統(tǒng)更精準(zhǔn)地識別和處理復(fù)雜的交通場景。
• 3D 資產(chǎn)創(chuàng)建：在游戲開發(fā)、電影制作及其他需要 3D 資產(chǎn)的領(lǐng)域，Amodal3R 可以從簡單的 2D 圖像生成高質(zhì)量的 3D 模型，從而簡化 3D 建模流程。
• 學(xué)術(shù)研究：Amodal3R 為計(jì)算機(jī)視覺和 3D 重建領(lǐng)域的研究提供了新的工具和方法，研究人員可以借助該模型探索更復(fù)雜的場景和更高效的重建算法。

常見問題

• Amodal3R 是否支持實(shí)時(shí)處理？：Amodal3R 經(jīng)過優(yōu)化，能夠在許多應(yīng)用場景中提供實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)的性能。
• 可以用于哪些類型的圖像？：Amodal3R 適用于各種類型的 2D 圖像，尤其是那些包含遮擋的圖像。
• 模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源是什么？：Amodal3R 僅使用合成數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，以確保其在現(xiàn)實(shí)場景中的應(yīng)用效果。
• 如何獲取 AModal3R 的使用權(quán)限？：用戶可以訪問項(xiàng)目官網(wǎng)和 HuggingFace 模型庫獲取相關(guān)信息和下載鏈接。