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Meta 公司官方发布研究论文,介绍了一个名为 Meta 3D Gen 的文生 3D 模型系统,能够在不到一分钟的时间内从文本生成较高质量的 3D 资产。
技术亮点:
▲不同提示词生成的 3D 模型
▲该技术与其他技术生成内容的细节对比
生成逼真 3D 模型,仅需两步
论文介绍了 Meta 3D AssetGen 相比传统的 3D 对象生成方法,采用了的两阶段设计生成 3D 模型:
具体而言:
第一个阶段:文本到图像阶段(下图中蓝色部分):根据文本提示生成 3D 网格和纹理,预测一个 6 通道图像,该图像描绘了具有阴影和反照率颜色的物体的 4 个视图。
第二个阶段:图像到 3D 阶段包括两个步骤。
首先 3D 重构器(称为 MetaILRM)输出一个三维的 SDF 场,转换为具有纹理 PBR 材质(下图中橙色的部分)的网格。
然后通过纹理细化器进一步增强这些材质,恢复从输入视图中可能丢失的详细信息(下图中绿色部分),从而提升模型的视觉质量和细节表现。
多个指数量化材质及光线
在技术实现上,Meta 3D AssetGen 使用具有不同超参数的 VolSDF 公式来渲染 SDF 值,获取 3D 点的不透明度。
训练过程中,通过最小化多视图渲染损失来优化模型,但由于物理上精确的渲染非常昂贵,研究者通过直接使用原始的 PBR 场来监督预测的对应项,从而绕过了复杂的渲染方程。
▲ Meta 新技术生成的材质、风格各异的羊驼
这种 PBR 指的是「Physically-Based Rendering」,即物理基础渲染。
它模拟了光在物体表面的物理行为,考虑了光照、材质属性和环境因素对物体外观的影响,能够根据物体表面的不同特性,如粗糙度、金属感等,来计算光线的反射、散射和吸收。以实现更加真实和准确的渲染效果。
在 Meta 3D AssetGen 中,PBR 材质被用来增强 3D 模型的真实感。具体来说,PBR 材质包括以下几个关键属性:
▲使用提示词「A cat made of MATERIAL」生成的模型
PBR 材质实际上集成了代表 AI 生成 3D 内容的重大进步,被认为可能弥合 AI 生成内容与专业 3D 工作流程之间长期存在的问题,将 AI 创建的素材无缝集成到现有工作流程中,从而有可能加快各行业虚拟环境和数字孪生的创建速度。
▲ 通过文字提示渲染出龙蛋和熊的外观纹理
研究人员还推出了一个由连续网络组成的 Meta 3D TextureGen 技术,通过在 2D 空间中将文本生成模型与 3D 语义条件结合,使其融合成完整且具有高分辨率的 UV 纹理映射,在短时间内为复杂几何体生成高质量的纹理。
▲ 3D 纹理生成技术对比:最左侧为 Meta 的新方法,显示出更鲜艳的色彩和更复杂的细节
在实验部分,研究者使用了 140,000 个由 3D 艺术家创建的多样化语义类别的网格数据集进行训练。还进行了广泛的用户研究,将 Meta 3D AssetGen 与行业内其他支持 PBR 的文本到 3D 方法进行了比较,结果表明 Meta 3D AssetGen 在视觉质量和材料控制方面具有显著优势:
AssetGen 在倒角距离方面实现了 17% 的改进,在 LPIPS 方面实现了 40% 的改进,并且与速度相当的最佳行业竞争对手(包括支持 PBR 的竞争对手)相比,其人性化偏好度高出了 72%。
是 Maginative 的创始人兼主编 Chris McKay 这样评论:
这项技术的潜在应用是巨大的。游戏开发人员可以使用 3D Gen 快速制作环境和角色原型,从而显著加快开发过程。建筑可视化公司可以根据文本描述生成建筑物和内部的详细 3D 模型,从而简化设计流程。在虚拟和增强现实领域,3D Gen 可以快速创建沉浸式环境和对象,从而有可能加速元宇宙应用程序的开发。
显然 Meta 的这种新技术为 3D 模型在不同光照环境下的真实感呈现提供了可能,在 3D 图形、动画、游戏和 AR/VR 领域具有巨大潜力,对游戏、影视甚至产品开发都会有长足的帮助。
这或许会成为另一个层面的世界模型的第一步。
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