這項由新加坡南洋理工大學S-Lab實驗室的曹子昂、陳朝熙研究團隊與上海人工智能實驗室的潘亮研究員、以及南洋理工大學的劉子威教授共同完成的研究發(fā)表于2024年8月的IEEE模式分析與機器智能匯刊。這篇題為《Collaborative Multi-Modal Coding for High-Quality 3D Generation》的論文提出了一種名為TriMM的全新3D生成方法。感興趣的讀者可以通過arXiv:2508.15228v1訪問完整論文。

在當今數(shù)字化時代，從一張照片生成逼真的3D模型就像魔法一樣令人著迷。不過，現(xiàn)有的技術往往就像只用一只眼睛看世界一樣，只能從單一角度理解物體，這就導致生成的3D模型要么缺乏精細的幾何細節(jié)，要么紋理不夠豐富。南洋理工大學的研究團隊發(fā)現(xiàn)了這個問題的關鍵所在：就像一個好的攝影師需要從多個角度拍攝同一個主題一樣，要創(chuàng)造高質量的3D內容，也需要同時利用多種不同類型的數(shù)據(jù)。

研究團隊注意到，不同類型的數(shù)據(jù)就像拼圖的不同碎片，各有各的優(yōu)勢。普通的彩色圖像就像精美的畫作，色彩豐富、紋理細膩，但對于物體的厚度和深度信息卻模糊不清。而深度圖像和點云數(shù)據(jù)則像建筑師的圖紙，雖然顏色單調，但能精確描述物體的幾何形狀和空間位置。傳統(tǒng)的3D生成方法往往只使用其中一種數(shù)據(jù)，就像只用畫筆不用尺子，或者只用尺子不用畫筆，很難同時做到既美觀又準確。

為了解決這個難題，研究團隊開發(fā)了TriMM系統(tǒng)，這個名字來源于它能夠處理三種不同模態(tài)的數(shù)據(jù)：RGB彩色圖像、RGBD深度圖像和點云數(shù)據(jù)。整個系統(tǒng)的工作原理就像一個高度協(xié)調的樂隊，每種數(shù)據(jù)都像不同的樂器，各自發(fā)揮獨特的作用，最終合奏出完美的3D交響曲。

一、拼圖大師的智慧：多模態(tài)協(xié)同編碼的奧秘

TriMM系統(tǒng)的核心創(chuàng)新在于它的協(xié)同多模態(tài)編碼技術，這就像一位經驗豐富的拼圖大師，能夠同時處理不同形狀、不同材質的拼圖碎片，并且知道如何將它們完美地組合在一起。

在傳統(tǒng)的方法中，研究人員通常只使用一種類型的數(shù)據(jù)來生成3D模型，這就像試圖用一把鑰匙打開所有的門。RGB圖像雖然包含豐富的顏色和紋理信息，就像一幅精美的油畫，但它無法告訴我們物體的真實厚度和深度。當我們看到一張桌子的照片時，我們能看到桌面的木紋紋理，但卻不知道桌腿有多粗、桌子有多厚。

相比之下，深度圖像就像一張地形圖，雖然沒有鮮艷的顏色，但能精確地告訴我們每個點距離相機的距離。點云數(shù)據(jù)則更進一步，它就像在三維空間中撒下的無數(shù)個有顏色的小球，每個球都標記著精確的三維坐標和顏色信息。

研究團隊的巧妙之處在于，他們?yōu)槊糠N數(shù)據(jù)類型設計了專門的"翻譯器"。對于RGB圖像，他們使用了基于DINOv2的視覺變換器，這個翻譯器就像一個善于觀察色彩和紋理的藝術家。對于RGBD圖像，他們在RGB翻譯器的基礎上添加了專門處理深度信息的模塊，就像給藝術家配備了測距儀。而對于點云數(shù)據(jù)，他們使用了PointNet架構，這就像一個善于理解三維空間關系的建筑師。

但是，僅僅有三個不同的翻譯器還不夠，關鍵是要讓它們說同一種"語言"。研究團隊設計了一個統(tǒng)一的表示空間，叫做三平面（Triplane）表示。這個三平面就像一個萬能的畫布，可以同時容納來自不同數(shù)據(jù)源的信息。具體來說，它包含三個互相垂直的2D平面：XY平面、XZ平面和YZ平面，就像房間的地面、前墻和側墻。

整個編碼過程就像一個精心編排的舞蹈。首先，每種數(shù)據(jù)通過各自的翻譯器轉換成特征表示，然后這些特征被投影到統(tǒng)一的三平面空間中。為了確保不同來源的信息能夠和諧共存，研究團隊還引入了一個共享的解碼器，就像一個經驗豐富的指揮家，能夠協(xié)調不同樂器的演奏，確保最終的合奏效果完美無瑕。

二、質量管控的藝術：2D與3D雙重監(jiān)督機制

就像任何精細的手工藝品都需要嚴格的質量控制一樣，TriMM系統(tǒng)也設計了一套完整的質量監(jiān)督機制。這個機制的巧妙之處在于它同時從2D圖像空間和3D幾何空間兩個維度來確保生成質量。

在2D監(jiān)督方面，系統(tǒng)會將生成的3D模型從不同角度渲染成2D圖像，然后將這些渲染圖像與原始輸入圖像進行比較。這就像一個苛刻的攝影師，會從各個角度檢查雕塑作品是否與原始模型保持一致。系統(tǒng)不僅比較顏色和紋理的相似度，還會檢查深度信息和輪廓掩膜的準確性。

但是，僅有2D監(jiān)督還不夠充分，因為從2D圖像很難完全捕捉3D物體的復雜幾何結構。因此，研究團隊引入了3D幾何監(jiān)督，這是基于簽名距離函數(shù)（SDF）的。SDF就像一個精密的測量工具，它能夠準確地描述空間中任意一點到物體表面的距離。如果一個點在物體內部，距離值為負；如果在物體外部，距離值為正；如果正好在表面上，距離值為零。

通過SDF監(jiān)督，系統(tǒng)能夠直接優(yōu)化3D幾何的準確性，確保生成的模型不僅看起來正確，在幾何上也是準確的。這就像同時用眼睛觀察和用手觸摸來驗證一個雕塑作品，既要視覺上令人滿意，也要在觸覺上感受到正確的形狀和結構。

為了解決正負樣本不平衡的問題，研究團隊還采用了分別計算正區(qū)域和負區(qū)域的二元交叉熵損失。這種做法就像一個公平的評判員，既要確保物體內部的點被正確識別，也要確保物體外部的空間被準確劃分。

三、潛在空間的魔法：三平面潛在擴散模型

有了高質量的多模態(tài)編碼之后，下一個挑戰(zhàn)就是如何利用這些編碼來生成新的3D內容。這就像有了精美的顏料和畫筆之后，還需要一個skilled的畫家來創(chuàng)作藝術作品。研究團隊選擇了擴散模型作為生成引擎，但不是直接在原始數(shù)據(jù)上操作，而是在壓縮后的潛在空間中工作。

這種做法的好處就像使用濃縮顏料而不是普通顏料繪畫一樣。首先，他們訓練了一個變分自編碼器（VAE），將多模態(tài)三平面表示壓縮到更緊湊的潛在空間中。這個過程就像將厚重的百科全書壓縮成精簡的摘要，保留了最重要的信息，但大大減少了存儲空間和計算復雜度。

在潛在空間中，擴散模型的工作就像一個逐步清晰化的過程。想象你在一個濃霧彌漫的早晨看風景，隨著霧氣的逐漸消散，景物變得越來越清晰。擴散模型的生成過程正是如此：從純粹的隨機噪聲開始，通過多個步驟逐漸去除噪聲，最終生成清晰的三平面表示。

整個擴散過程由輸入圖像的CLIP特征作為條件信息指導。CLIP特征就像一個詳細的設計圖紙，告訴擴散模型應該生成什么樣的3D內容。這種條件化的生成確保了輸出的3D模型與輸入圖像在語義上保持一致。

為了進一步提升生成質量，研究團隊在擴散模型的訓練過程中也加入了重建損失。這個損失函數(shù)會根據(jù)不同的輸入模態(tài)采用不同的評估標準：對于RGB三平面，主要評估渲染圖像的質量；對于RGBD三平面，同時評估RGB和深度信息；對于點云三平面，則重點評估幾何結構的準確性。這種針對性的評估就像為不同類型的學生制定不同的考試標準，確保每種模態(tài)的獨特優(yōu)勢都能得到充分發(fā)揮。

四、解碼器的精妙設計：從抽象到具體的轉換

生成了三平面表示之后，最后一步就是將這個抽象的表示轉換成具體可見的3D模型。這個過程由一個精心設計的解碼器完成，它就像一個技藝精湛的雕塑家，能夠將設計圖紙轉化為實際的藝術品。

解碼器的核心采用了Flexicube技術，這是一種現(xiàn)代化的等值面提取方法。傳統(tǒng)的方法就像用粗糙的鑿子雕刻，而Flexicube則像使用精密的電動工具，能夠生成更加光滑和精確的表面。整個解碼過程分為幾個并行的分支：幾何分支負責生成物體的形狀結構，包括SDF網(wǎng)絡、變形網(wǎng)絡和權重網(wǎng)絡；紋理分支則負責生成豐富的表面細節(jié)，包括顏色信息和超分辨率增強。

幾何分支就像建筑的結構工程師，確保生成的3D模型在結構上是穩(wěn)固和準確的。SDF網(wǎng)絡定義了物體的基本形狀，變形網(wǎng)絡允許對形狀進行細微調整，權重網(wǎng)絡則決定了不同部分的重要性。這三個網(wǎng)絡協(xié)同工作，就像三個工程師從不同角度審視和完善建筑設計。

紋理分支則像室內裝飾設計師，負責為3D模型添加豐富的視覺細節(jié)。RGB網(wǎng)絡生成基本的顏色信息，超分辨率模塊則進一步增強紋理的精細度。這個分支的設計確保了生成的3D模型不僅在幾何上準確，在視覺上也令人滿意。

整個解碼器的設計哲學是輕量化和高效性。盡管功能復雜，但解碼器只使用了相對較少的參數(shù)和簡單的網(wǎng)絡結構。這就像設計一個精密而緊湊的機械表，雖然功能強大，但結構簡潔優(yōu)雅。

五、實驗驗證：數(shù)字證明真實力

為了驗證TriMM系統(tǒng)的有效性，研究團隊進行了大量的實驗測試，就像汽車制造商需要進行各種路況測試來驗證新車的性能一樣。

實驗數(shù)據(jù)主要來源于Objaverse數(shù)據(jù)集，這是目前最大的公開3D物體數(shù)據(jù)庫，包含了數(shù)百萬個3D模型。研究團隊從中精選了大約8萬個高質量的3D對象作為訓練數(shù)據(jù)，這就像從圖書館中挑選最優(yōu)秀的書籍組成精品收藏。為了確保數(shù)據(jù)質量，他們采用了嚴格的篩選標準，過濾掉了低質量和不完整的模型。

在數(shù)據(jù)預處理階段，每個3D模型都從8個隨機視角進行渲染，生成512×512分辨率的RGB圖像、深度圖像和掩膜圖像。參考圖像的選擇則限定在仰角-15度到30度之間，這個角度范圍最接近人們日常觀察物體的視角，就像我們平時拍照時最自然的取景角度。

評估指標的選擇非常全面，既包括紋理質量的評估，也包括幾何精度的測量。紋理質量主要通過峰值信噪比（PSNR）和CLIP得分來評估，前者衡量圖像的客觀質量，后者評估生成結果與輸入提示的語義一致性。幾何精度則通過Chamfer距離和F-score來測量，這些指標能夠精確地反映生成幾何與真實幾何之間的差異。

實驗結果令人印象深刻。在重建任務中，TriMM系統(tǒng)的各個分支都表現(xiàn)出了優(yōu)異的性能。RGB分支在紋理質量方面表現(xiàn)突出，PSNR達到27.81，顯著超越了現(xiàn)有的基準方法。RGBD分支則在幾何精度方面更加出色，Chamfer距離降低到0.0041，這意味著生成的幾何與真實幾何之間的差異極其微小。點云分支在幾何建模方面達到了最佳效果，Chamfer距離僅為0.0026，這個數(shù)字接近測量精度的極限。

在生成任務的評估中，TriMM同樣展現(xiàn)了強大的競爭力。與其他先進方法的對比顯示，盡管使用了相對較少的訓練數(shù)據(jù)（8萬個模型），TriMM在多個評估指標上都達到了與使用大規(guī)模數(shù)據(jù)集（27萬到50萬個模型）訓練的方法相當或更好的性能。這就像一個小規(guī)模的精品工作室能夠與大型工廠競爭，體現(xiàn)了技術路線的優(yōu)越性。

六、深入的消融研究：每個組件都很重要

為了深入理解TriMM系統(tǒng)各個組件的貢獻，研究團隊進行了詳盡的消融實驗，這就像拆解一臺精密機械來了解每個零件的作用。

首先，他們驗證了多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的價值。實驗結果清楚地顯示，單獨使用RGB數(shù)據(jù)生成的模型在紋理方面表現(xiàn)出色，但在幾何細節(jié)方面相對較弱。使用RGBD數(shù)據(jù)的模型在幾何精度上有所改善，但仍然不如點云數(shù)據(jù)那樣精確。點云數(shù)據(jù)生成的模型在幾何結構方面最為準確，但在紋理豐富度方面略顯不足。

當將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)組合使用時，系統(tǒng)的整體性能得到了顯著提升。RGB和RGBD的組合在保持紋理質量的同時提升了幾何精度。RGB和點云的組合則實現(xiàn)了紋理和幾何的較好平衡。最終，三種模態(tài)的完全融合實現(xiàn)了最佳的綜合性能，CLIP得分達到64.8，PSNR提升到16.6，這些數(shù)字清晰地證明了協(xié)同效應的存在。

重建損失函數(shù)的消融實驗同樣揭示了重要的發(fā)現(xiàn)。在沒有重建損失的情況下，生成的模型往往出現(xiàn)模態(tài)特異性的缺陷：RGB模態(tài)生成的模型可能過分強調紋理而忽略幾何準確性，點云模態(tài)則可能產生幾何上正確但紋理貧乏的結果。引入重建損失后，系統(tǒng)學會了如何充分利用每種模態(tài)的優(yōu)勢同時避免其劣勢，生成的模型在各個方面都更加均衡。

2D和3D混合監(jiān)督的有效性也得到了驗證。僅使用2D監(jiān)督的模型雖然在渲染質量上不錯，但經常在幾何結構上存在缺陷，特別是在處理復雜結構時容易出現(xiàn)幾何扭曲。引入3D SDF監(jiān)督后，這些問題得到了顯著改善，生成的模型不僅視覺效果好，幾何結構也更加準確可靠。

VAE壓縮模塊的引入對訓練效率和生成質量都產生了積極影響。壓縮后的潛在空間不僅減少了計算開銷，還提供了更加結構化的表示，使得擴散模型能夠更好地學習和生成高質量的結果。對比實驗顯示，使用VAE的版本在各項指標上都明顯優(yōu)于直接在原始三平面空間操作的版本。

七、真實世界的應用潛力

TriMM系統(tǒng)的價值不僅體現(xiàn)在實驗室的測試數(shù)據(jù)上，更重要的是它在真實世界應用中展現(xiàn)的巨大潛力。研究團隊進行了一系列用戶研究，邀請了多位志愿者對不同方法生成的3D模型進行主觀評價。

在這些用戶研究中，TriMM生成的模型獲得了最高的綜合評分。用戶特別贊賞模型在細節(jié)保持和整體協(xié)調性方面的表現(xiàn)，認為這些模型"看起來更真實"、"細節(jié)更豐富"、"結構更合理"。這種主觀評價的一致性驗證了系統(tǒng)在實際應用中的價值。

研究團隊還探索了將系統(tǒng)擴展到其他類型多模態(tài)數(shù)據(jù)的可能性。他們使用WildRGB-D等真實場景數(shù)據(jù)集進行了初步實驗，結果表明該框架具有良好的泛化能力，能夠適應不同來源和不同特性的多模態(tài)數(shù)據(jù)。這種擴展性為將來整合更多類型的3D相關數(shù)據(jù)提供了技術基礎。

在計算效率方面，TriMM也表現(xiàn)出良好的實用性。整個生成過程在單張NVIDIA A100 GPU上大約需要4秒鐘，這個速度已經接近實時應用的要求。相比于需要數(shù)分鐘甚至數(shù)小時的優(yōu)化方法，這種效率優(yōu)勢使得TriMM更適合實際的生產環(huán)境。

八、技術挑戰(zhàn)與未來展望

盡管TriMM系統(tǒng)取得了令人滿意的效果，但研究團隊也坦誠地分析了當前存在的局限性和未來的改進方向。

首先是數(shù)據(jù)依賴性的問題。雖然多模態(tài)融合提升了性能，但也對訓練數(shù)據(jù)提出了更高的要求。不是所有的3D數(shù)據(jù)集都包含完整的RGB、深度和點云信息，這在一定程度上限制了訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模。未來需要開發(fā)更好的數(shù)據(jù)增強和模態(tài)補全技術來緩解這個問題。

其次是表示精度的限制。三平面表示雖然在效率和效果之間提供了良好的平衡，但在處理極其精細的幾何細節(jié)時仍然存在分辨率瓶頸。研究團隊正在探索更高效的3D表示方法，希望能夠在不顯著增加計算開銷的情況下提升幾何建模的精度。

多模態(tài)數(shù)據(jù)的配置差異也是一個實際的挑戰(zhàn)。不同數(shù)據(jù)源的RGB圖像可能具有不同的分辨率和色彩特性，深度數(shù)據(jù)可能來自不同精度的傳感器，點云數(shù)據(jù)的密度和噪聲水平也可能差異很大。如何更好地處理這些數(shù)據(jù)的異質性是一個重要的研究方向。

在應用層面，研究團隊看到了廣闊的前景。虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實應用可以利用這項技術快速生成高質量的3D內容。游戲開發(fā)行業(yè)可以使用它來加速場景和角色建模。工業(yè)設計領域也可能從中受益，實現(xiàn)從概念草圖到3D原型的快速轉換。

九、學術影響與技術創(chuàng)新

從學術角度來看，TriMM的貢獻不僅在于性能的提升，更在于它為3D生成領域提供了全新的思路。傳統(tǒng)的單模態(tài)方法就像只從一個角度觀察問題，而多模態(tài)協(xié)同方法則提供了更加全面和立體的解決方案。

這種協(xié)同編碼的思想具有較強的通用性，不僅適用于3D生成任務，也可能啟發(fā)其他需要融合多源信息的應用場景。比如在醫(yī)學影像分析中，也經常需要同時處理不同類型的影像數(shù)據(jù)；在自動駕駛中，需要融合攝像頭、激光雷達和其他傳感器的信息。

從技術創(chuàng)新的角度，TriMM系統(tǒng)展示了幾個重要的設計原則。首先是模態(tài)特異性與通用性的平衡：每種數(shù)據(jù)類型都有專門的處理模塊，但最終都映射到統(tǒng)一的表示空間。其次是局部優(yōu)化與全局協(xié)調的結合：每個模態(tài)的編碼器都針對該模態(tài)的特性進行了優(yōu)化，但通過共享解碼器實現(xiàn)了全局的協(xié)調。最后是效率與質量的權衡：通過VAE壓縮和輕量化解碼器設計，在保證質量的同時實現(xiàn)了高效的生成。

這些設計原則為其他多模態(tài)學習任務提供了有價值的參考。隨著數(shù)據(jù)類型的日益多樣化和計算資源的不斷發(fā)展，這種協(xié)同處理多源信息的技術路線預計會在更多領域發(fā)揮重要作用。

說到底，TriMM系統(tǒng)代表了3D內容生成技術的一個重要進展。它不僅在技術上實現(xiàn)了突破，更重要的是為這個領域指出了一個有前景的發(fā)展方向。通過巧妙地整合不同類型數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，系統(tǒng)能夠生成比以往任何單一方法都更加高質量的3D內容。雖然還存在一些技術挑戰(zhàn)需要克服，但這項研究已經為未來的3D數(shù)字內容創(chuàng)作開辟了新的可能性。對于普通用戶來說，這意味著在不久的將來，我們可能只需要一張手機照片就能快速獲得一個精美的3D模型，這將極大地降低3D內容創(chuàng)作的門檻，讓更多人能夠參與到數(shù)字創(chuàng)作的浪潮中來。

Q&A

Q1：TriMM多模態(tài)3D生成技術是什么原理？

A：TriMM就像一個會拼圖的智能系統(tǒng)。它同時使用三種不同的數(shù)據(jù)：彩色圖片（提供紋理顏色）、深度圖（提供距離信息）、點云數(shù)據(jù)（提供精確幾何）。每種數(shù)據(jù)就像拼圖的不同碎片，各有優(yōu)勢。系統(tǒng)為每種數(shù)據(jù)設計了專門的"翻譯器"，最后把所有信息整合到統(tǒng)一的三維表示中，就能生成既有豐富紋理又有精確幾何的高質量3D模型。

Q2：TriMM生成一個3D模型需要多長時間？

A：TriMM生成一個3D模型只需要大約4秒鐘，這個速度已經接近實時處理。相比其他需要幾分鐘甚至幾小時的優(yōu)化方法，這種效率讓它更適合實際應用。整個過程分兩個階段：先訓練多模態(tài)編碼器學會理解不同數(shù)據(jù)，然后用擴散模型快速生成新內容。

Q3：TriMM比現(xiàn)有的3D生成方法有什么優(yōu)勢？

A：TriMM的最大優(yōu)勢是數(shù)據(jù)利用更聰明。傳統(tǒng)方法就像只用一只眼睛看世界，只用單一數(shù)據(jù)源，容易出現(xiàn)紋理好但幾何差，或者幾何準確但紋理貧乏的問題。TriMM同時利用多種數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，就像多個專家協(xié)作：藝術家負責顏色紋理，建筑師負責幾何結構，最終生成的模型在各方面都更均衡優(yōu)秀。