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    AI 3D生成天花板再拉升!清華團(tuán)隊(duì)煉成3D Scaling Law

    2024年09月20日 16:21:18   來源:量子位公眾號

      《黑神話·悟空》的火爆,帶火的不僅是3D游戲本身,還有背后暗潮洶涌的AI3D生成技術(shù)。

      一直以來,外界對3D大模型賽道的關(guān)注度都稍遜于語言模型和視頻模型。然而,全球3D大模型選手們則都在暗中較量、默默發(fā)力,從a16z押注的Yellow,到李飛飛的World Labs,3D大模型的迭代速度是沒落下一點(diǎn)。

      就在剛剛,國內(nèi)3D大模型頭部玩家VAST更新了旗下的大模型Tripo,是基于千萬級高質(zhì)量原生自有數(shù)據(jù)庫訓(xùn)出來的那種超強(qiáng)版本。

      而3D生成新工具的玩法也更進(jìn)一步,文字、單圖、多圖都能作為輸入

      至于幾何精細(xì)度和圖片還原度等方面的效果嘛,先小放一段用新工具生成3D模型的視頻,大家直觀感受一下

      在官宣新品之余,VAST又帶來另一則重磅消息,即公司連續(xù)完成了數(shù)億元融資,這也是3D大模型賽道的最大融資金額。

      當(dāng)然,融資方面的引領(lǐng),也只是技術(shù)實(shí)力的展現(xiàn)。因?yàn)閂AST的技術(shù)和應(yīng)用場景,確實(shí)夠頂。

      快速生成無瑕疵,效果驚艷

      再次拉升AI3D天花板的模型叫做Tripo2.0

      Tripo2.0先在幾秒內(nèi)生成形狀幾何預(yù)覽,再接著幾秒內(nèi)為其“貼上皮膚”,⽣成紋理及PBR。

      目前Tripo2.0已正式上線,大批網(wǎng)友已經(jīng)開啟了實(shí)測。

      量子位也在第一時(shí)間湊上了熱鬧。

      Tripo2.0支持文生3D、單圖生3D;Tripo1.4版本也支持多圖生3D。

      輸入一個(gè)prompt,一次能生成4個(gè)3D模型。

      根據(jù)輸入的不同,量子位的上手實(shí)測結(jié)果在下面分為兩個(gè)部分,即:

      生3D模型

      圖生3D模

      Tripo2.0文生3D模型實(shí)測

      話不多說,直接先來看一波文生3D效果。

      第一步,生成幾何形狀「動(dòng)漫少女的半身形象」。

      就復(fù)雜結(jié)構(gòu)生成效果來看,細(xì)節(jié)還是很足的:

      接下來給它貼好皮膚。

      在不超過20秒的生成時(shí)間里獲得精細(xì)的紋理和層次;普通水平的人工建模要達(dá)到這種細(xì)節(jié),耗時(shí)可能要上千倍。

      換一道題!用Tripo2.0生成卡通形象的全身形象試試看。

      先生成個(gè)卡通小矮人試試~

      出來的效果,那是相當(dāng)可愛(發(fā)出宋丹丹的聲音),belike:

      我們又生成了一個(gè)小怪物,并且把單個(gè)生成的模型放大來看。

      360度旋轉(zhuǎn),肉眼沒有發(fā)現(xiàn)bug和瑕疵。要知道,怪物后背密密麻麻的尖刺細(xì)節(jié),是人工建模師的噩夢,一般都會(huì)規(guī)避這種繁復(fù)的設(shè)計(jì),但是對tripo來說毫無壓力。

      加大難度,再復(fù)雜一些3D模型生成任務(wù)也同樣能駕馭。

      透視結(jié)構(gòu)理解過去一直是生成式AI的卡點(diǎn),以生圖模型的手指問題為代表。3D模型空間結(jié)構(gòu)極為重要,我們可以看到Tripo強(qiáng)大的透視結(jié)構(gòu)理解能力,完美生成了復(fù)雜結(jié)構(gòu)的模型任務(wù)。

      最后再放個(gè)厲害的,下面這個(gè)購物車什么難度都不用多說了:

      Tripo2.0圖生3D模型實(shí)測

      再來看一波圖生3D的效果。

      單圖生3D模型的算法最考察對圖片的空間信息理解和還原度,這次我們橫向?qū)Ρ纫恍┦袌龅钠渌婕倚Ч?/p>

      友情提示,下面每張展示圖中的最后一個(gè)3D模型,都由Tripo2.0生成。

      來,上一支玫瑰花的圖生模型對比展示!

      對比可以清晰看到,只有它生成的幾何形狀360度無死角,花朵和枝葉完整度最高:

      貼圖之后,在還原原圖的顏色、質(zhì)感這一塊,也是效果最好的:

      測完植物生成效果,我們又測試了無生命物體的圖生模型。

      丟給模型一個(gè)俄羅斯復(fù)活節(jié)彩蛋圖片作為輸入,Tripo2.0的輸出效果最有“浮雕感”,對比來看,紋理細(xì)節(jié)都是最精致的:

      進(jìn)行多次測試后,不難發(fā)現(xiàn)Tripo2.0在全方位的生成表現(xiàn)上都有顯著差異。

      比如生成的PBR材質(zhì)具有⾼保真度,保留了原圖表⾯屬性和視覺效果:

      再比如,不管側(cè)面、背面,每個(gè)面都能捕捉復(fù)雜的原圖特征:

      Tripo2.0不僅生成質(zhì)量讓人眼前一亮,更高的可控性也是一大特點(diǎn)。

      輸入不僅支持多模態(tài),當(dāng)選擇文生3D模型模式時(shí),還支持輸入負(fù)向prompt(就是不讓生成模型中帶有什么元素)。

      對輸出模型姿態(tài)的控制性也很絕。

      既能自定義所生成3D模型頭、腿、手臂等比例。

      還能“A-pose”“T-pose”兩個(gè)姿勢隨便選,秒秒鐘設(shè)定大長腿:

      生成好的3D模型還可以一鍵綁定骨骼、風(fēng)格化。

      3D模型人擁有自己的樂高!

      更多玩法大家可以慢慢探索,歡迎大家評論區(qū)共創(chuàng)~

      Tripo2.0效果如此哇塞,所以——

      Tripo2.0如何煉成?

      從技術(shù)上層層解剖,Tripo2.0在實(shí)現(xiàn)過程中打滿了一個(gè)詞:3D Scaling Law

      首先,Tripo2.0基于海量千萬級3D⾼質(zhì)量數(shù)據(jù)庫,采⽤概率性的⽣成式建模⽅法,通過學(xué)習(xí)捕捉⼤規(guī)模數(shù)據(jù)中的⼏何和材質(zhì)分布。

      由此,Tripo2.0更好地保證了輸出的質(zhì)量、增強(qiáng)了模型的魯棒性和泛化能⼒。

      其次,它采用了DiT和U-Net模型的復(fù)雜混合架構(gòu)。

      DiT擅⻓捕捉3D結(jié)構(gòu)中的全局上下⽂和⻓距離依賴關(guān)系,而U-Net精于保留精細(xì)的細(xì)節(jié)和局部特征,Tripo2.0正是融合了這兩種架構(gòu)的優(yōu)勢。

      再者,采⽤最先進(jìn)的訓(xùn)練算法,Tripo2.0⼏何和材質(zhì)⽣成模型均基于最先進(jìn)的⼤規(guī)模流模型,擁有數(shù)⼗億參數(shù)

      同時(shí)采⽤了guidance distillation和step distillation,通過蒸餾提⾼效率,在不犧牲質(zhì)量的前提下⼤幅優(yōu)化了性能。

      種種技術(shù)加持下,在3D生成形狀、紋理質(zhì)量、細(xì)節(jié)表現(xiàn)、輸⼊條件的遵循性以及輸出多樣性⽅⾯,Tripo2.0拿下新SOTA,成為新晉“五邊形”戰(zhàn)士:

      之前,Tripo2.0背后團(tuán)隊(duì)還與其他團(tuán)隊(duì)合作,推出了一籮筐學(xué)術(shù)成果,被Siggraph、CVPR、ICLR、ECCV等頂會(huì)接收。

      比如Wonder3D,通過一個(gè)跨域擴(kuò)散模型生成一致性的多視圖法線貼圖和相應(yīng)的彩色圖像,然后利用一種新穎的法線融合算法快速、高質(zhì)量地重建3D幾何體。

      與現(xiàn)有的基于分?jǐn)?shù)蒸餾采樣(SDS)的方法相比,Wonder3D在效率、一致性和細(xì)節(jié)上都有顯著提升,能夠在2-3分鐘內(nèi)完成重建。

      再比如TGS:Triplane Meets Gaussian Splatting,同樣被CVPR2024收錄。

      這項(xiàng)技術(shù)利用Transformer網(wǎng)絡(luò)和一種新穎的Triplane-Gaussian混合表示,使得從單張圖片中重建3D模型變得更加高效和精確。

      更多細(xì)節(jié),感興趣的童鞋可以自行查閱。

      總之,Tripo2.0并非一蹴而就,背后有眾多技術(shù)積累。

      3D世界的Scaling Law

      最后,我們來正式認(rèn)識(shí)一下Tripo2.0背后的公司。

      VAST,去年3月成立,是一家專注于在3D大模型研發(fā)的AI公司。

      公司目標(biāo)是“通過打造⼤眾級別的3D內(nèi)容創(chuàng)作⼯具,建⽴3D的UGC內(nèi)容平臺(tái),讓基于3D的空間成為用戶體驗(yàn)、內(nèi)容表達(dá)、提升新質(zhì)⽣產(chǎn)⼒的關(guān)鍵要素。”

      公開資料顯示,該公司的CEO、CTO都是商湯出身:

      創(chuàng)始人兼CEO宋亞宸,曾在商湯落地過多個(gè)從零到一的AI項(xiàng)目,曾參與大模型六小強(qiáng)之一MiniMax的創(chuàng)立;CTO梁鼎,清華本碩博,師從戴瓊海院士,曾任商湯通用模型負(fù)責(zé)人。

      成立一年半以來,這家公司動(dòng)作頻頻。

      首先在今年年初,亮相了自家首個(gè)3D大模型Tripo1.0。

      Tripo1.0參數(shù)量數(shù)十億,用上它,從單圖/文字生成3D網(wǎng)格模型僅需要8秒。

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      3D建模經(jīng)典之「牛油果扶手椅」,Tripo1.0生成

      上線半年內(nèi),Tripo1.0全球用戶生成的3D模型超過了500萬個(gè)。

      500萬個(gè)是什么概念呢?約為全球前三大3D模型數(shù)據(jù)庫總和。

      到了今年3月初,VAST又聯(lián)合Stable Diffusion背后的Stability AI,共同推出了開源的3D基礎(chǔ)模型TripoSR。

      因其能夠達(dá)成“0.5秒完成單圖生成3D模型”的成就,在3D生成領(lǐng)域的開源屆廣受歡迎,至今GitHub上攬星4.3k。

      現(xiàn)在,Tripo2.0又問世了,已經(jīng)在線可玩。

      得益于3D Scaling Law帶來的效果提升,Tripo的這三次更新時(shí)間跨度僅僅有9個(gè)月。

      而且有速度也有質(zhì)量,效果在業(yè)內(nèi)外頗受認(rèn)可。

      拿一則新消息來佐證一下:不久前,世界最大在線游戲開發(fā)平臺(tái)Roblox官宣入局AI3D生成,但截至目前,Tripo都是Roblox玩家最風(fēng)靡的3D建模的趁手工具。

      接下來的VAST會(huì)帶著Tripo去向什么方向?

      量子位尋回的答案是,至少在技術(shù)方面,VAST會(huì)持續(xù)追尋3D生成式AI的Scaling Law研究模型規(guī)模、數(shù)據(jù)量和生成質(zhì)量之間關(guān)系的基本原理,同時(shí)尋找數(shù)據(jù)、表征和模型架構(gòu)的可擴(kuò)展范式。

      既致力于推動(dòng)3D生成式AI的邊界,也會(huì)不斷探索更整體的(Holistic)3D生成。

      就還挺令人期待的。

      在語言模型和視頻模型帶給這個(gè)世界一點(diǎn)小小震撼過后,人們也希望3D生成賽道能滋養(yǎng)出屬于自己的ChatGPT時(shí)刻。

      畢竟3D的AI生成與其它AI生成賽道相比,情況比較特殊,不僅AI生成后人工二改技術(shù)難度大,如果模型效果表現(xiàn)不好,想要僅憑增加抽卡次數(shù)來達(dá)到滿意度,不如趁早自己畫(不是)。

      好在3D生成行業(yè)深孚眾望,一路前行著——

      回顧過去的兩年時(shí)間,尤其在2023年末到2024年間,3D生成技術(shù)得到了快速發(fā)展。

      不僅在效果、速度方面均有提升,還實(shí)現(xiàn)了“效率高、成本低、創(chuàng)新性強(qiáng)和可定制性強(qiáng)”的特點(diǎn)。

      技術(shù)飛快進(jìn)步的同時(shí),整個(gè)行業(yè)的人才密度都在不斷增大。

      國內(nèi),以VAST為代表,初創(chuàng)公司多來自全球知名高校和科研機(jī)構(gòu);放眼國外,AI教母李飛飛首次創(chuàng)業(yè)成立的空間智能公司World Labs,也著眼于3D生成世界,宣布長期目標(biāo)是構(gòu)建大世界模型(LWM)來感知、生成3D世界并與之交互。

      眾人拾柴火焰高嘛。

      可以說,因?yàn)槿瞬排c技術(shù)、效果與場景的清晰和進(jìn)步,現(xiàn)在AI3D生成這個(gè)賽道,漸漸走進(jìn)了更多人的視野之中。

      而3D Scaling Law或?qū)淼耐黄菩赃M(jìn)展,似乎已經(jīng)預(yù)示了人工智能領(lǐng)域下一個(gè)焦點(diǎn)的方向。

      文章內(nèi)容僅供閱讀,不構(gòu)成投資建議,請謹(jǐn)慎對待。投資者據(jù)此操作,風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。

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