TripoSR：不到0.5秒，从单张图片快速生成高质量3D模型

Stability AI 与 Tripo AI 合作开发了 TripoSR，这是一个受到最新研究 LRM（大型单图像到3D重建模型） 启发的快速3D对象重建模型。 TripoSR能够在不到0.5秒的时间内从单张图片生成3D网格。 它基于Transforme架构，结合了多项技术改进，以提高重建效率和质量。 主要能力： 快速3D对象重建： TripoSR能够在不到0.5秒的时间内，从单张图片快速生成3D网格模型，这对于需要快速从2D图像转换到3D模型的应用领域（如娱乐、游戏开发、工业设计和建筑）来说，提供了巨大的便利。 高质量3D生成： 它利用改进的数据处理和模型设计技术，生成的3D模型在定量和定性方面均优于现有的开源方案。 广泛适用性： 通过采用多样化的数据渲染技术，TripoSR能够更接近地模拟现实世界中图像的分布，从而显著提高模型对于各种场景的泛化能力。模型能够处理不同类型和领域的输入图片，重建出各种类型对象的高质量3D模型。 开源共享： TripoSR在MIT许可下发布，提供源代码、预训练模型和在线交互式演示，促进了研究和开发社区的进步。 技术原理： 模型架构： TripoSR采用基于Transforme的架构，专门为从单张图像到3D重建设计。其核心组件包括图像编码器、图像到三维平面（triplane）解码器和基于三维平面的神经辐射场（NeRF）。 图像编码器： 使用预训练的视觉变压器模型DINOv1初始化，将RGB图像投影到一组潜在向量中，这些向量编码了图像的全局和局部特征，包含重建3D对象所需的信息。 图像到三维平面解码器： 将潜在向量转换到三维平面-NeRF表示，这是一种紧凑且表达丰富的3D表示方式，适合表现具有复杂形状和纹理的对象。 三维平面基NeRF模型： 包含一系列多层感知机（MLP），负责预测空间中3D点的颜色和密度。 技术改进： 数据策划和渲染： 为训练数据，精心策划了一个更高质量的CC-BY子集，即 Objaverse 数据集。采用多样化的数据渲染技术，提高训练数据的质量，增强模型的泛化能力。 三维平面通道优化： 优化了三维平面-NeRF表示中的通道配置，平衡了重建质量和计算效率，允许在训练阶段使用更大的批量大小和更高的分辨率。 掩模损失函数： 引入掩模损失函数减少了“浮动”伪影，提高了重建的真实性。 局部渲染监督： 完全依赖渲染损失进行监督，采用了高分辨率渲染策略，通过渲染训练图像的随机补丁来平衡计算效率和重建的细节。 测试结果： 定量比较： 在GSO和OmniObject3D验证集上进行的定量比较显示，TripoSR在Chamfer Distance (CD) 和 F-score 指标上显著优于所有基线方法，包括One-2-3-45、ZeroShape、TGS (TriplaneGaussian) 和 OpenLRM。这些结果证明了TripoSR在精确捕捉3D对象形状和细节方面的高效能。 性能与运行时间： TripoSR不仅在性能上表现出色，而且在推理速度上也有显著优势。在NVIDIA A100 GPU上，TripoSR能够在大约0.5秒内从单张图像生成3D网格，这使其成为最快的网络之一，、这一速度比其他图像到3D模型，如OpenLRM，快得多，显示出TripoSR在快速3D对象重建方面的显著优势。 视觉结果： 报告中还展示了不同方法的定性比较结果。与其他一些方法如ZeroShape和TGS相比，TripoSR能够生成具有更高质量和更好细节的3D形状和纹理。TripoSR不仅能够更好地捕捉到对象的整体3D结构，还能够在模拟复杂细节方面表现出色。 详细介绍： https://stability.ai/news/triposr-3d-generation 技术报告： https://stability.ai/s/TripoSR_report.pdf 模型下载： https://huggingface.co/stabilityai/TripoSR 在线演示： https://huggingface.co/spaces/stabilityai/TripoSR GitHub： https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSR

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