隨著ChatGPT的出現以及廣泛應用，通過文本生成文本、視頻、音頻等內容，成為實現技術民主化的關鍵手段。

在3D模型領域通過文本生成并不成熟，多數方法是通過圖片。而該方法存在生成時間長、缺乏細節、難以匹配圖像等缺點。

加州大學、清華大學、斯坦福大學共同開發了全新模型“One-2-3-45++”并將其開源。該模型僅通過圖片，就能在1分鐘內將一張RGB圖像轉換為高精準3D模型，這對于游戲開發、3D建模等領域，可以節省大量開發時間。
 

研究人員在包含1030個3D對象的GSO數據集上與多個基準方法進行了比較。測試數據顯示，One-2-3-45++在幾何相似度、CLIP相似度指標上均優于基準方法。

在包含50多名真實用戶的評估數據顯示,87.6%表示One-2-3-45++生成的結果，優于其他方法,質量更高、更符合輸入圖像。

開源地址：https://github.com/SUDO-AI-3D/One2345plus

論文地址：https://arxiv.org/abs/2311.07885

在線demo：https://www.sudo.ai/3dgen

One-2-3-45++的核心技術原理主要包括三大塊：一致的多視角圖像生成、基于多視角的3D重建以及紋理優化。

一致的多視角圖像生成

這一模塊的作用是從單個輸入圖像中生成多個視角一致的圖像。One-2-3-45++一共可生成6個視角的圖像,布局是一個3x2的矩形網格,分別對應不同的相機位置。

為了避免生成的3D形狀存在方向歧義,這6個相機位姿使用絕對高度角以及相對方位角來定義，同時使用了預訓練文生圖模型Stable Diffusion作為生成器。

此外，使用了Objaverse數據集中的3D形狀進行微調。對每個3D形狀,生成3個訓練樣本,分別對應不同的輸入圖像視角。同時使用統一的HDR環境光進行渲染，以提升細節、光影效果。

基于多視角的3D重建

上一個模塊我們已經有了6個對象的多視角圖片,這個模塊就是要把二維的圖片轉換成3D模型。

具體做法是先用6張圖片生成一個低分辨率的三維體積元素,近似表示整體形狀。然后在體積元素里面生成更高分辨率的“體積元素”,捕捉表面細節。

體積元素就是用小立方體組成的三維矩陣。這里有兩種體積元素,一種SDF體積元素,記錄了一個位置到物體表面的距離;另一種是顏色體積元素,記錄一個位置到物體表面最近點的顏色。

同時這6張圖片是生成體積元素的條件，先從圖片里提取二維特征,然后反投影到三維空間構建一個三維特征體,這個體包含了多視角的先驗信息,可以指導三維模型體積元素的生成。

紋理優化

經過前面兩個步驟生成的3D模型，在顏色、質量、紋理方面還比較粗糙，所以需要進行優化達到最終效果。同樣可以利用前面6個視角的圖像，來增強最終網格模型的紋理質量。

方法是固定住網格的三維結構不變,僅優化表示顏色的網絡。每次迭代中,用當前的顏色網絡渲染網格,生成二維圖片。然后與之前生成的多視角圖片計算損失,更新顏色網絡。

這樣通過不斷地優化,網格表面的顏色信息會逐漸跟多視角圖片越來越接近,從而實現紋理的提升。

本文素材來源One-2-3-45++論文，如有侵權請聯系刪除

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