InstantMesh：10秒内从单张图片快速生成高质量的3D模型

InstantMesh 是一个使用前馈框架的技术，它能够从单张图像快速生成高质量的三维网格模型。这个框架结合了多视图扩散模型和基于大规模重建模型（LRM）的稀疏视图重建技术，优化了3D资产的创建过程，并能在极短的时间（约10秒）内完成从图像到3D网格的转换。 "前馈式框架" （Feed-forward framework）在计算机科学和人工智能领域中，特别是在机器学习和神经网络中，是一个常见的概念。在这种框架中，输入数据通过一系列处理层流向输出，没有反馈（即输出不会再次成为输入的一部分）的机制。这种模型的运作方式是单向的，即数据从输入端传递到输出端，中间可能经过多个处理阶段，但每个阶段只处理一次。

对于 InstantMesh 来说，"前馈式框架"意味着：

单向数据流 ：从输入（单张图像）到输出（3D网格）的过程是单向的，不涉及如循环神经网络（RNN）那样的循环或反馈。

快速处理 ：由于数据流是直接从输入到输出，没有复杂的回环或状态保持，这使得InstantMesh能够在极短的时间内完成3D模型的生成，通常在几秒钟内。

无需迭代优化 ：在某些其他3D重建技术中，可能需要多次迭代优化才能达到较高的精度。而在前馈式框架中，一旦完成了一次从输入到输出的数据流动，即完成了整个生成过程，不需要基于输出再次调整网络。

模块化设计 ：前馈网络通常由多个模块或层组成，每个模块专注于任务的一个特定方面，例如图像处理、特征提取或3D结构预测。这些模块按照固定的顺序排列，数据在其中单向流动。

[video width="1152" height="720" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/04/322410754-dab3511e-e7c6-4c0b-bab7-15772045c47d.mp4"][/video] 主要功能和特点 高速生成 ：InstantMesh 设计用于快速从单张图片生成3D网格，整个过程仅需几秒钟。

高质量3D网格 ：通过结合多视图生成和稀疏视图重建技术，InstantMesh 能生成高质量的3D网格。

多视图一致性 ：利用多视图扩散模型先生成一致的多视图图像，这些图像再被用于3D模型的预测，确保生成的3D对象在不同视角下都保持一致性。

直接几何监督 ：在框架中集成的可微分等值面提取模块允许直接在网格表面应用几何监督，如深度和法线，这有助于提高训练效率和改善生成的网格质量。

支持大规模数据集的训练 ：基于LRM的架构不仅支持复杂的模型训练，还能扩展到大规模数据集，保持了良好的训练可扩展性。

开源和社区支持 ：InstantMesh 的代码、权重和演示都已开源。

技术原理 InstantMesh 利用了先进的AI技术和计算机视觉技术，通过以下几个关键步骤实现从单张图片到3D网格模型的快速转换：

多视图扩散模型 ：

原理 ：该模型首先从输入的单张图像生成多个视角的图像。这一步骤是通过扩散模型完成的，该模型能够预测和生成物体在不同视角下的外观。 实现 ：通过扩散过程，模型模拟从一个视角到多个视角的自然变换，生成与输入图像在内容和风格上一致的多视图图像。 稀疏视图大规模重建模型（LRM） ：

原理 ：接着，使用基于Transformer的稀疏视图重建模型将这些多视图图像转换为三维空间中的网格（mesh）结构。这种模型能够处理视图间的空间关系，从而精确地重建三维形状。 实现 ：LRM通过学习视图之间的几何关系和深度信息，映射图像像素到3D空间坐标，以形成网格结构。 可微等值面提取模块 ：

原理 ：为了优化网格的质量并提供直接的几何监督（如深度和法线），InstantMesh 集成了一个可微分的等值面提取模块。 实现 ：该模块允许模型直接在网格表面应用几何约束，这些约束通过训练过程中的反向传播进行优化，从而实现更精细和高质量的网格生成。 训练策略和数据处理 ：

数据准备 ：InstantMesh 需要大量带标注的3D数据进行训练。这些数据通过模拟多视角渲染来生成，然后用于训练模型识别和重建三维结构。 训练过程 ：模型训练包括两个阶段：首先在纯粹的三维神经辐射场（NeRF）上进行训练，然后转向基于网格的表示，优化网格结构和质量。 优化和后处理 ：

在网格生成后，进行进一步的优化和后处理，如纹理映射和细节增强，以提高视觉效果和实用性。 在线体验： https://huggingface.co/spaces/TencentARC/InstantMesh 论文： https://arxiv.org/abs/2404.07191 GitHub： https://github.com/TencentARC/InstantMesh