就在今年,騰訊研究院的團(tuán)隊(duì)推出了一項(xiàng)令人驚嘆的技術(shù)成果——Hunyuan3D 2.0。這項(xiàng)研究于2025年2月在arXiv預(yù)印本平臺(tái)發(fā)布,感興趣的讀者可以通過https://github.com/Tencent/Hunyuan3D-2訪問完整論文和開源代碼。這個(gè)名為"混元3D 2.0"的系統(tǒng)就像一位神奇的數(shù)字魔術(shù)師,只要你給它一張普通照片,它就能變出一個(gè)完整的、帶有精美紋理的3D模型。
回到我們?nèi)粘I钪?,?dāng)你看到一張精美的產(chǎn)品圖片時(shí),你可能會(huì)想:"要是能把這個(gè)東西變成3D模型就好了。"傳統(tǒng)的3D建模過程就像是手工雕刻一座復(fù)雜的雕像——需要專業(yè)的雕刻師(3D建模師)花費(fèi)數(shù)周甚至數(shù)月的時(shí)間,一點(diǎn)一點(diǎn)地雕琢出形狀,然后再為表面涂上顏色和紋理。這個(gè)過程不僅耗時(shí)耗力,還需要極高的專業(yè)技能,普通人想要制作一個(gè)3D模型幾乎是不可能的任務(wù)。
但是騰訊混元3D 2.0的出現(xiàn)徹底改變了這個(gè)局面。這個(gè)系統(tǒng)的神奇之處在于,它能夠像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的工匠一樣,僅僅通過觀察一張二維圖片,就能理解物體的三維結(jié)構(gòu),然后在數(shù)字世界中重現(xiàn)出來。更令人驚嘆的是,它不僅能創(chuàng)造出物體的形狀,還能為這個(gè)形狀"穿上"合適的"衣服"——也就是我們所說的紋理貼圖,讓3D模型看起來栩栩如生。
這項(xiàng)技術(shù)的意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了技術(shù)本身。在游戲開發(fā)領(lǐng)域,原本需要整個(gè)團(tuán)隊(duì)數(shù)月才能完成的角色建模工作,現(xiàn)在可能只需要幾分鐘就能完成初版。在電影制作中,導(dǎo)演可以快速將腦海中的創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為可視化的3D模型。在教育領(lǐng)域,老師可以輕松地將教科書中的圖片轉(zhuǎn)換為立體模型,讓學(xué)生獲得更直觀的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。甚至在普通人的日常生活中,你也可以將喜歡的物品照片轉(zhuǎn)換成3D模型,用于3D打印或者作為數(shù)字收藏品。
混元3D 2.0的開發(fā)團(tuán)隊(duì)由騰訊研究院的眾多專家組成,項(xiàng)目負(fù)責(zé)人包括郭春超、黃靖威和趙子博等資深研究員。他們的目標(biāo)是建立一個(gè)開源的3D生成基礎(chǔ)模型,填補(bǔ)目前開源社區(qū)在大規(guī)模3D基礎(chǔ)生成模型方面的空白。這個(gè)系統(tǒng)不是簡單的技術(shù)堆砌,而是一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng),包括形狀生成、紋理合成以及一個(gè)用戶友好的制作平臺(tái)。
研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn),雖然在圖像和視頻生成領(lǐng)域,擴(kuò)散模型已經(jīng)取得了令人矚目的成就,但在3D生成領(lǐng)域,這種技術(shù)的應(yīng)用卻相對(duì)滯后。這就像在攝影技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到數(shù)碼時(shí)代的時(shí)候,3D建模技術(shù)卻仍然停留在膠片時(shí)代。造成這種現(xiàn)象的原因是多方面的:3D數(shù)據(jù)比2D圖像復(fù)雜得多,需要表示的信息維度更高;優(yōu)質(zhì)的3D數(shù)據(jù)集相對(duì)稀缺;處理3D數(shù)據(jù)需要更強(qiáng)大的計(jì)算能力和更精妙的算法設(shè)計(jì)。
為了解決這些挑戰(zhàn),混元3D 2.0采用了一種巧妙的兩階段策略。第一階段專門負(fù)責(zé)生成物體的基本形狀,就像先用泥土捏出一個(gè)雕塑的輪廓;第二階段則負(fù)責(zé)為這個(gè)輪廓"上色",添加精美的紋理和細(xì)節(jié)。這種分工合作的方式不僅提高了生成質(zhì)量,還增加了系統(tǒng)的靈活性——用戶既可以生成全新的3D模型,也可以為現(xiàn)有的3D模型重新設(shè)計(jì)紋理。
一、從平面到立體:混元3D-DiT的形狀生成魔法
當(dāng)我們看到一張照片時(shí),我們的大腦能夠自動(dòng)推斷出物體的三維形狀。比如看到一張?zhí)O果的照片,即使只能看到一面,我們也知道背面大概是什么樣子的?;煸?D 2.0的第一個(gè)核心組件——混元3D-DiT,就是要讓計(jì)算機(jī)也具備這種"透視"能力。
這個(gè)過程的復(fù)雜性可以通過一個(gè)簡單的類比來理解。假設(shè)你是一位考古學(xué)家,面前只有一塊破碎的陶器碎片,但你需要還原出整個(gè)陶器的完整形狀。傳統(tǒng)的方法需要你查閱大量的歷史資料,對(duì)比各種相似的陶器,然后憑借豐富的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推測。而混元3D-DiT的做法更像是擁有了一臺(tái)"時(shí)光機(jī)",它能夠"看到"這個(gè)陶器完整時(shí)的樣子。
為了實(shí)現(xiàn)這種神奇的能力,研究團(tuán)隊(duì)首先開發(fā)了一個(gè)名為混元3D-ShapeVAE的"形狀壓縮器"。傳統(tǒng)的3D數(shù)據(jù)就像一本厚重的百科全書,包含了大量的詳細(xì)信息,但這也使得處理起來非常困難。ShapeVAE的作用就像是將這本厚重的百科全書壓縮成一張精簡的"知識(shí)卡片",保留最核心的信息,同時(shí)大大減少了存儲(chǔ)空間和處理難度。
這個(gè)壓縮過程采用了一種叫做"重要性采樣"的巧妙技術(shù)。想象你要為一座復(fù)雜的建筑拍攝全貌照片,如果你只是隨機(jī)地拍攝各個(gè)角度,可能會(huì)錯(cuò)過一些關(guān)鍵的建筑細(xì)節(jié),比如精美的雕花或者獨(dú)特的結(jié)構(gòu)。重要性采樣就像是一位經(jīng)驗(yàn)豐富的攝影師,知道哪些角度和部位最能體現(xiàn)建筑的特色,會(huì)重點(diǎn)拍攝邊緣、轉(zhuǎn)角等關(guān)鍵部位,確保不會(huì)遺漏重要信息。
在ShapeVAE的基礎(chǔ)上,混元3D-DiT采用了一種名為"流匹配"的生成方法。這種方法可以想象成一個(gè)"形狀變形師"的工作過程。首先,變形師從一團(tuán)完全隨機(jī)的"數(shù)字粘土"開始,然后按照輸入圖片的指導(dǎo),一步步地將這團(tuán)粘土塑造成目標(biāo)物體的形狀。這個(gè)過程就像是播放一部關(guān)于雕塑創(chuàng)作的延時(shí)攝影,從混亂無序逐漸變得有條不紊,最終呈現(xiàn)出精確的三維形狀。
混元3D-DiT的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用了雙流和單流相結(jié)合的設(shè)計(jì),這就像是一個(gè)既能獨(dú)立思考又能協(xié)同工作的團(tuán)隊(duì)。雙流部分就像兩個(gè)專家分別處理形狀信息和條件信息,各自發(fā)揮專長;單流部分則像一個(gè)協(xié)調(diào)員,將兩方面的信息整合起來,做出最終的決策。這種設(shè)計(jì)使得系統(tǒng)既能保持處理速度,又能確保生成質(zhì)量。
為了讓生成的形狀更符合輸入圖像的特征,系統(tǒng)使用了預(yù)訓(xùn)練的DINOv2圖像編碼器來提取圖像特征。這個(gè)編碼器就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的藝術(shù)鑒賞家,能夠從一張照片中讀出豐富的視覺信息——不僅包括基本的顏色和形狀,還包括更深層的語義信息,比如這是什么類型的物體,有哪些特殊的特征等等。
訓(xùn)練過程采用了多分辨率策略,這就像培養(yǎng)一位畫家的過程。初學(xué)者先從簡單的素描開始,掌握基本的線條和比例關(guān)系;隨著技能的提高,逐漸學(xué)會(huì)處理更復(fù)雜的細(xì)節(jié)和紋理?;煸?D-DiT也是如此,在訓(xùn)練過程中逐步增加模型復(fù)雜度,最終能夠處理高達(dá)3072個(gè)令牌長度的序列,支持高分辨率、富含細(xì)節(jié)的形狀生成。
二、為3D世界"上色":混元3D-Paint的紋理魔術(shù)
有了精確的3D形狀之后,下一步就是為這個(gè)"裸體"的模型穿上美麗的"外衣"——這就是混元3D-Paint紋理合成系統(tǒng)的工作。這個(gè)過程就像是為一個(gè)白色的石膏雕像繪制彩色圖案,但難度要大得多,因?yàn)樾枰_保從各個(gè)角度觀看都協(xié)調(diào)一致。
傳統(tǒng)的紋理制作過程就像手工繪制一幅復(fù)雜的全景畫。藝術(shù)家需要想象物體的每一個(gè)面,然后在一張平面的畫布上繪制出相應(yīng)的圖案,最后將這張平面圖"包裹"到3D模型上。這個(gè)過程不僅需要高超的藝術(shù)技巧,還需要強(qiáng)大的空間想象能力,因?yàn)樗囆g(shù)家必須確保當(dāng)這些平面圖案被映射到3D表面時(shí),各個(gè)部分能夠完美銜接。
混元3D-Paint采用了一種更加智能的方法——多視角圖像生成。這就像雇用了多位攝影師同時(shí)從不同角度拍攝同一個(gè)物體,然后將這些照片"縫合"成一個(gè)完整的紋理貼圖。但這個(gè)過程的挑戰(zhàn)在于,如何確保這些不同角度的"照片"在內(nèi)容上保持一致,不會(huì)出現(xiàn)前后矛盾的情況。
為了解決這個(gè)挑戰(zhàn),系統(tǒng)采用了一套精巧的"協(xié)調(diào)機(jī)制"。首先是圖像去光照模塊,它的作用就像一個(gè)"光線編輯器"。我們知道,普通照片中的物體會(huì)受到各種光線的影響,產(chǎn)生陰影和高光,這些光影效果雖然讓照片看起來更真實(shí),但如果直接用來制作紋理,會(huì)導(dǎo)致光影被"烙印"到紋理中,使得最終的3D模型在不同光照環(huán)境下顯得很奇怪。去光照模塊就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的后期處理師,能夠?qū)⒄掌械墓庥靶Ч?抹掉",留下物體表面真正的顏色和圖案。
接下來是雙流圖像調(diào)節(jié)參考網(wǎng)絡(luò),這個(gè)組件的作用就像一個(gè)嚴(yán)格的"質(zhì)量監(jiān)督員"。在多視角圖像生成過程中,這個(gè)監(jiān)督員會(huì)不斷檢查每個(gè)角度的圖像是否與原始輸入圖像保持一致,如果發(fā)現(xiàn)偏差,就會(huì)及時(shí)進(jìn)行調(diào)整。為了保持高質(zhì)量,這個(gè)監(jiān)督員還會(huì)凍結(jié)部分預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重,就像在一場重要的演出中,會(huì)有一些經(jīng)驗(yàn)豐富的演員起到"定海神針"的作用,確保整個(gè)演出不會(huì)偏離主題。
多任務(wù)注意力機(jī)制則像是一個(gè)智能的"協(xié)調(diào)中心",它需要同時(shí)處理兩個(gè)重要任務(wù):確保生成的圖像與參考圖像保持一致(參考注意力),以及確保多個(gè)視角之間的一致性(多視角注意力)。這兩個(gè)任務(wù)有時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生沖突,就像一個(gè)人需要同時(shí)照顧家庭和工作,需要在兩者之間找到平衡點(diǎn)。多任務(wù)注意力機(jī)制采用并行結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),巧妙地解決了這個(gè)問題。
在幾何條件處理方面,系統(tǒng)使用了法向量貼圖和坐標(biāo)貼圖作為幾何先驗(yàn)。法向量貼圖就像是為每個(gè)表面點(diǎn)標(biāo)注了一個(gè)"朝向箭頭",告訴系統(tǒng)這個(gè)點(diǎn)的表面是朝向哪個(gè)方向的;坐標(biāo)貼圖則像是為每個(gè)點(diǎn)都標(biāo)注了一個(gè)"身份證號(hào)碼",記錄了它在3D空間中的精確位置。這些信息幫助系統(tǒng)更好地理解3D模型的幾何結(jié)構(gòu),生成更符合幾何規(guī)律的紋理。
為了進(jìn)一步提高紋理質(zhì)量,系統(tǒng)還采用了幾種巧妙的優(yōu)化策略。視角選擇算法就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的導(dǎo)演,知道從哪些角度拍攝能夠獲得最佳效果,最大化地覆蓋整個(gè)3D模型的表面。密集視角推理則確保不會(huì)遺漏任何死角,就像全方位的安全攝像頭一樣,確保每個(gè)角落都被覆蓋到。
單圖像超分辨率技術(shù)的加入就像為整個(gè)制作團(tuán)隊(duì)配備了高清攝像設(shè)備。在生成多視角圖像之后,系統(tǒng)會(huì)使用預(yù)訓(xùn)練的超分辨率模型對(duì)每張圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理,提升紋理的清晰度和細(xì)節(jié)豐富度。由于這種處理是逐張進(jìn)行的,不會(huì)破壞多視角之間的一致性。
最后的紋理烘焙過程就像是將多張照片拼接成一張完整的全景圖。系統(tǒng)需要將來自不同視角的圖像信息整合到一張紋理貼圖上,并處理可能存在的縫隙和重疊區(qū)域。對(duì)于少量無法覆蓋的區(qū)域,系統(tǒng)使用智能修補(bǔ)算法,就像一位細(xì)心的修復(fù)師,根據(jù)周圍的圖案特征進(jìn)行合理的填充。
三、讓創(chuàng)作變得簡單:混元3D-Studio制作平臺(tái)
有了強(qiáng)大的形狀生成和紋理合成能力,混元3D 2.0團(tuán)隊(duì)還開發(fā)了一個(gè)用戶友好的制作平臺(tái)——混元3D-Studio。這個(gè)平臺(tái)就像是一個(gè)集成了各種專業(yè)工具的"數(shù)字工作室",但操作起來卻像使用普通的手機(jī)應(yīng)用一樣簡單。
平臺(tái)的第一個(gè)重要功能是"素描轉(zhuǎn)3D"。這個(gè)功能就像擁有了一位能夠"讀心術(shù)"的助手,你只需要畫出簡單的草圖,它就能理解你的創(chuàng)意意圖,并將其轉(zhuǎn)化為精美的3D模型。傳統(tǒng)的3D建模需要掌握復(fù)雜的軟件操作和專業(yè)知識(shí),就像學(xué)習(xí)駕駛飛機(jī)一樣困難。而素描轉(zhuǎn)3D功能讓這個(gè)過程變得像畫畫一樣自然,任何有基本繪畫能力的人都能快速上手。
這個(gè)功能的實(shí)現(xiàn)原理也很巧妙。系統(tǒng)首先使用先進(jìn)的圖像生成模型將簡單的素描轉(zhuǎn)換為詳細(xì)的彩色圖像,這就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的概念設(shè)計(jì)師,能夠根據(jù)粗糙的草圖想象出完整的設(shè)計(jì)方案。然后,這張?jiān)敿?xì)的圖像會(huì)被送入混元3D 2.0的生成管道,最終產(chǎn)出高質(zhì)量的3D模型。整個(gè)過程就像從種子長成大樹一樣,從最初的簡單想法逐步發(fā)展為完整的作品。
第二個(gè)重要功能是"低面數(shù)風(fēng)格化"。在3D制作領(lǐng)域,模型的面數(shù)(構(gòu)成模型的三角形數(shù)量)直接影響處理速度和存儲(chǔ)需求。高面數(shù)模型雖然細(xì)節(jié)豐富,但就像高清電影文件一樣,占用大量存儲(chǔ)空間,處理起來也比較緩慢。低面數(shù)模型則像壓縮后的視頻文件,雖然細(xì)節(jié)有所損失,但處理速度快,適合實(shí)時(shí)應(yīng)用。
這個(gè)功能的工作過程就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的編輯,能夠在保持核心內(nèi)容的同時(shí)刪減冗余信息。系統(tǒng)使用傳統(tǒng)但成熟的幾何簡化算法來減少模型面數(shù),就像用橡皮擦掉不重要的線條,只保留最能體現(xiàn)物體特征的關(guān)鍵部分。為了補(bǔ)償幾何簡化帶來的細(xì)節(jié)損失,系統(tǒng)會(huì)通過紋理優(yōu)化來保持視覺效果,就像用更精美的顏色搭配來彌補(bǔ)簡化的線條。
第三個(gè)令人興奮的功能是"3D角色動(dòng)畫"。靜態(tài)的3D模型雖然美觀,但缺乏生命力。動(dòng)畫功能就像為雕塑注入靈魂,讓它們能夠行走、跳躍、做各種動(dòng)作。傳統(tǒng)的角色動(dòng)畫制作需要專業(yè)的動(dòng)畫師手工設(shè)置每個(gè)關(guān)節(jié)的運(yùn)動(dòng)參數(shù),這個(gè)過程就像操控一個(gè)復(fù)雜的木偶,需要大量的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。
混元3D-Studio的動(dòng)畫系統(tǒng)采用了更智能的方法。它使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分析3D模型的結(jié)構(gòu),自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵的骨骼點(diǎn),就像一位解剖學(xué)專家能夠準(zhǔn)確地找出人體的關(guān)節(jié)位置。然后系統(tǒng)會(huì)為這些關(guān)節(jié)分配合適的運(yùn)動(dòng)權(quán)重,確保動(dòng)畫看起來自然流暢。最后,通過動(dòng)作重定向技術(shù),系統(tǒng)可以將預(yù)設(shè)的動(dòng)作模板應(yīng)用到新生成的角色上,就像給不同的演員排演同一段舞蹈動(dòng)作。
整個(gè)Studio平臺(tái)的設(shè)計(jì)哲學(xué)是"降低門檻,提升效率"。專業(yè)用戶可以利用這些工具快速完成原本需要數(shù)天甚至數(shù)周的工作,而普通用戶也能夠輕松創(chuàng)作出專業(yè)級(jí)別的3D內(nèi)容。這種設(shè)計(jì)就像智能手機(jī)的出現(xiàn)一樣,將原本只有專業(yè)人士才能掌握的技術(shù)普及到普通大眾。
四、技術(shù)突破的背后:創(chuàng)新方法與實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)
混元3D 2.0之所以能夠取得如此impressive的效果,離不開幾個(gè)關(guān)鍵的技術(shù)創(chuàng)新。這些創(chuàng)新就像烹飪中的秘密配方,看似細(xì)微,但對(duì)最終效果起到?jīng)Q定性作用。
首先是在形狀表示方面的突破。傳統(tǒng)的3D表示方法就像用不同的語言描述同一件事情,各有優(yōu)缺點(diǎn)但難以統(tǒng)一。體素表示就像用樂高積木搭建物體,直觀易懂但精度有限;點(diǎn)云表示像用散落的珠子描述形狀,能夠捕捉細(xì)節(jié)但缺乏連接關(guān)系;網(wǎng)格表示雖然精確,但處理起來比較復(fù)雜。
混元3D 2.0選擇了一種叫做"向量集合"的表示方法,這就像發(fā)明了一種新的"3D語言"。這種語言既能準(zhǔn)確描述復(fù)雜的幾何形狀,又便于計(jì)算機(jī)處理。系統(tǒng)將3D形狀壓縮為一串?dāng)?shù)字符號(hào)(令牌),就像將一部小說壓縮為提綱,既保留了核心內(nèi)容,又大大減少了處理復(fù)雜度。
在重要性采樣方面的創(chuàng)新也值得關(guān)注。傳統(tǒng)的3D數(shù)據(jù)采樣就像隨機(jī)地從一本書中抽取句子,可能會(huì)遺漏重要信息。重要性采樣則像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的編輯,知道哪些內(nèi)容最能體現(xiàn)文章的精髓。系統(tǒng)會(huì)重點(diǎn)采樣物體的邊緣、角落等幾何特征明顯的區(qū)域,這些地方往往包含了最關(guān)鍵的形狀信息。
流匹配訓(xùn)練目標(biāo)的采用是另一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新。傳統(tǒng)的擴(kuò)散模型訓(xùn)練就像教學(xué)生逐步去除畫面上的噪點(diǎn),這個(gè)過程相對(duì)緩慢。流匹配則像教學(xué)生直接從一個(gè)起點(diǎn)走向目標(biāo)點(diǎn),路徑更直接,訓(xùn)練效率更高。具體來說,系統(tǒng)學(xué)習(xí)的是從隨機(jī)噪聲到目標(biāo)形狀的"變化速度場",就像學(xué)習(xí)河水的流向一樣,一旦掌握了規(guī)律,就能快速到達(dá)目的地。
在紋理生成方面,雙流參考網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)尤為巧妙。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)就像一位嚴(yán)格的質(zhì)量檢查員,時(shí)刻監(jiān)督生成過程,確保結(jié)果與輸入圖像保持高度一致。為了防止模型在訓(xùn)練過程中"忘記"原有的知識(shí),系統(tǒng)采用了權(quán)重凍結(jié)策略,就像在學(xué)習(xí)新知識(shí)的同時(shí)保留舊知識(shí),避免"學(xué)了新的忘了舊的"的問題。
多任務(wù)注意力機(jī)制的并行設(shè)計(jì)解決了一個(gè)重要的沖突問題。在多視角紋理生成中,系統(tǒng)需要同時(shí)滿足兩個(gè)要求:與參考圖像保持一致,以及多個(gè)視角之間保持一致。這兩個(gè)要求有時(shí)會(huì)產(chǎn)生矛盾,就像天平的兩端需要保持平衡。并行設(shè)計(jì)讓系統(tǒng)能夠同時(shí)處理這兩個(gè)任務(wù),通過權(quán)重調(diào)節(jié)找到最佳平衡點(diǎn)。
視角選擇算法采用了貪心搜索策略,這就像一位經(jīng)驗(yàn)豐富的攝影師選擇拍攝角度。算法會(huì)計(jì)算每個(gè)候選視角能夠覆蓋的紋理區(qū)域,優(yōu)先選擇能夠覆蓋最多未處理區(qū)域的視角。這樣可以用最少的視角覆蓋最大的表面積,提高效率的同時(shí)保證質(zhì)量。
在實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)方面,系統(tǒng)還采用了許多優(yōu)化策略。多分辨率訓(xùn)練策略就像培養(yǎng)運(yùn)動(dòng)員的過程,先從基礎(chǔ)動(dòng)作練起,逐步增加難度。變分序列長度技術(shù)則允許系統(tǒng)在訓(xùn)練過程中處理不同復(fù)雜度的樣本,就像課程設(shè)計(jì)中的循序漸進(jìn)。
數(shù)據(jù)預(yù)處理也經(jīng)過精心設(shè)計(jì)。對(duì)于輸入圖像,系統(tǒng)會(huì)進(jìn)行背景移除、尺寸歸一化、中心對(duì)齊等處理,就像為演員化妝一樣,確保輸入數(shù)據(jù)符合模型的"審美標(biāo)準(zhǔn)"。這些看似簡單的預(yù)處理步驟對(duì)最終效果有著重要影響。
五、性能表現(xiàn):與業(yè)界頂尖技術(shù)的全面對(duì)比
為了驗(yàn)證混元3D 2.0的性能,研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了全面的對(duì)比實(shí)驗(yàn),就像舉辦一場3D生成技術(shù)的"奧運(yùn)會(huì)",讓各種方法在相同條件下公平競爭。
在形狀重建方面,團(tuán)隊(duì)使用了體積IoU和表面IoU兩個(gè)指標(biāo)來評(píng)估性能。體積IoU就像比較兩個(gè)蘋果的重疊程度,數(shù)值越高說明生成的形狀與真實(shí)形狀越接近。表面IoU則更關(guān)注表面細(xì)節(jié)的準(zhǔn)確性,就像比較兩個(gè)雕塑的表面紋理是否一致。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,混元3D-ShapeVAE在這兩個(gè)指標(biāo)上都大幅超越了現(xiàn)有方法。具體來說,在體積IoU上達(dá)到93.6%,而之前最好的方法只有88.43%;在表面IoU上達(dá)到89.16%,比第二名高出近8個(gè)百分點(diǎn)。這種提升就像從模糊的電視畫面一躍升級(jí)到4K高清,差別是顯而易見的。
在形狀生成方面,團(tuán)隊(duì)使用了ULIP和Uni3D兩種評(píng)估方法,分別測試生成形狀與輸入圖像的相似度以及與文本描述的匹配度。這就像同時(shí)從兩個(gè)角度評(píng)判一部電影改編作品:既要看它是否忠實(shí)于原著(圖像匹配),又要看它是否符合觀眾期待(文本匹配)。
混元3D-DiT在所有對(duì)比指標(biāo)中都取得了最佳性能。在Uni3D-I指標(biāo)上,系統(tǒng)得分達(dá)到0.3151,比第二名高出約0.002分。雖然這個(gè)數(shù)字看起來很小,但在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,這種程度的提升已經(jīng)相當(dāng)顯著,就像奧運(yùn)會(huì)上的百米賽跑,0.01秒的差距就能決定金牌歸屬。
在紋理生成方面,對(duì)比實(shí)驗(yàn)涵蓋了多個(gè)維度。CMMD指標(biāo)衡量生成紋理與真實(shí)紋理在細(xì)節(jié)豐富度上的差異,數(shù)值越低越好。混元3D-Paint獲得了2.318的分?jǐn)?shù),明顯優(yōu)于其他方法。FIDCLIP指標(biāo)則從語義角度評(píng)估紋理質(zhì)量,混元3D-Paint的26.44分同樣領(lǐng)先群雄。
CLIP-score反映了生成紋理與文本描述的匹配程度,混元3D-Paint達(dá)到0.8893的高分,這意味著系統(tǒng)生成的紋理能夠準(zhǔn)確反映用戶的需求。LPIPS指標(biāo)評(píng)估生成結(jié)果與參考圖像的感知相似性,較低的0.0059分?jǐn)?shù)表明系統(tǒng)能夠很好地保持原始圖像的視覺特征。
在端到端的紋理3D資產(chǎn)生成任務(wù)中,混元3D 2.0面對(duì)的是包括開源模型Trellis和三個(gè)閉源商業(yè)模型在內(nèi)的強(qiáng)勁對(duì)手。這場對(duì)比就像一場無差別級(jí)別的格斗比賽,參賽者來自不同背景,但都代表著各自領(lǐng)域的最高水平。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,混元3D 2.0在所有主要指標(biāo)上都取得了最佳性能。在CMMD指標(biāo)上,系統(tǒng)得分3.193,比最接近的對(duì)手低了約0.025分;在FIDCLIP指標(biāo)上,49.165的分?jǐn)?shù)同樣領(lǐng)先;在FIDIncept指標(biāo)上,282.429的得分更是顯著優(yōu)于其他方法。
為了獲得更全面的評(píng)估,團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了用戶研究。他們邀請(qǐng)了50名志愿者,對(duì)300個(gè)隨機(jī)選擇的測試樣本進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)包括整體視覺質(zhì)量、圖像條件遵循度和整體滿意度三個(gè)維度。
用戶研究的結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了客觀指標(biāo)的發(fā)現(xiàn)。在整體視覺質(zhì)量方面,大約75%的用戶認(rèn)為混元3D 2.0生成的結(jié)果質(zhì)量最高;在圖像條件遵循度方面,這個(gè)比例甚至達(dá)到了80%;在整體滿意度方面,也有超過70%的用戶選擇了混元3D 2.0。這些數(shù)字就像電影的觀眾評(píng)分一樣,反映了普通用戶的真實(shí)感受。
特別值得注意的是,在處理復(fù)雜場景和細(xì)節(jié)方面,混元3D 2.0展現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢。比如在處理人臉特征時(shí),系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確重現(xiàn)面部表情和細(xì)節(jié);在處理文字標(biāo)識(shí)時(shí),能夠保持文字的清晰度和正確性;在處理復(fù)雜動(dòng)作場景時(shí),能夠維持整體的協(xié)調(diào)性和自然感。
這些優(yōu)異的性能表現(xiàn)并不是偶然的,而是團(tuán)隊(duì)在數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練策略等多個(gè)方面精心優(yōu)化的結(jié)果。大規(guī)模高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的使用、先進(jìn)算法的創(chuàng)新應(yīng)用、精心設(shè)計(jì)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以及充分的計(jì)算資源投入,共同造就了混元3D 2.0的卓越性能。
說到底,混元3D 2.0的出現(xiàn)標(biāo)志著3D內(nèi)容生成技術(shù)邁入了一個(gè)新的發(fā)展階段。這項(xiàng)技術(shù)不僅在學(xué)術(shù)研究上取得了突破,更重要的是為3D內(nèi)容創(chuàng)作的普及化鋪平了道路。無論是專業(yè)的內(nèi)容創(chuàng)作者還是普通的愛好者,都可以通過這個(gè)系統(tǒng)輕松地將想象轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí),讓3D創(chuàng)作變得像拍照一樣簡單自然。
研究團(tuán)隊(duì)選擇將整個(gè)系統(tǒng)開源,這種做法就像點(diǎn)燃一把火炬,為整個(gè)3D生成社區(qū)帶來光明。通過開放代碼和預(yù)訓(xùn)練模型,其他研究者可以在此基礎(chǔ)上繼續(xù)創(chuàng)新,推動(dòng)整個(gè)領(lǐng)域的快速發(fā)展。這種開放合作的精神,正是科技進(jìn)步的重要驅(qū)動(dòng)力。
展望未來,混元3D 2.0的影響將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出技術(shù)本身。它將改變我們創(chuàng)造和消費(fèi)3D內(nèi)容的方式,從游戲開發(fā)到教育教學(xué),從工業(yè)設(shè)計(jì)到藝術(shù)創(chuàng)作,3D技術(shù)將變得更加普及和易用。當(dāng)每個(gè)人都能輕松創(chuàng)造屬于自己的3D世界時(shí),我們的數(shù)字生活將變得更加豐富多彩。
Q&A
Q1:混元3D 2.0具體能做什么?普通人可以用它來做什么?
A:混元3D 2.0能夠僅憑一張普通照片就生成完整的帶紋理3D模型。普通人可以用它將喜歡物品的照片轉(zhuǎn)換成3D模型用于3D打印,或者通過簡單素描創(chuàng)造游戲角色,甚至為教學(xué)制作立體教具。整個(gè)過程就像使用手機(jī)APP一樣簡單,不需要專業(yè)的3D建模技能。
Q2:混元3D 2.0跟其他3D生成技術(shù)相比有什么優(yōu)勢?
A:混元3D 2.0在生成質(zhì)量、細(xì)節(jié)保真度和用戶體驗(yàn)方面都顯著優(yōu)于現(xiàn)有技術(shù)。它采用創(chuàng)新的重要性采樣和雙階段生成策略,能夠更準(zhǔn)確地捕捉物體細(xì)節(jié),生成的3D模型不僅形狀準(zhǔn)確,紋理也更加逼真。而且它是開源的,任何人都可以免費(fèi)使用和改進(jìn)。
Q3:混元3D 2.0對(duì)游戲開發(fā)和影視制作會(huì)產(chǎn)生什么影響?
A:這項(xiàng)技術(shù)將大大降低3D內(nèi)容制作的門檻和成本。原本需要專業(yè)團(tuán)隊(duì)幾個(gè)月完成的角色建模工作,現(xiàn)在可能幾分鐘就能完成初版。小團(tuán)隊(duì)甚至個(gè)人開發(fā)者也能制作出高質(zhì)量的3D內(nèi)容,這將讓游戲開發(fā)和影視制作更加民主化,促進(jìn)創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室推出AudioStory系統(tǒng),首次實(shí)現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯(cuò)式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量,在多項(xiàng)測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對(duì)話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評(píng)測基準(zhǔn),通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平,為AI價(jià)值觀對(duì)齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GraphCast是一個(gè)革命性的AI天氣預(yù)測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報(bào),準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。