騰訊PCG ARC實驗室和上海科技大學的研究人員聯合開源了創新模型——InstantMesh。

用戶通過InstantMesh上傳一張圖片，只需要十秒的時間就能將圖片變成360度全視角的3D模型。并且可以下載模型將其放在3D Max、瑪雅等專業軟件中，以簡化游戲、廣告、家居、虛擬現實等開發流程。

研究人員在公開數據集Google Scanned Objects、OmniObject3D等InstantMesh進行了綜合測試。

結果顯示，其生成的3D模型在視覺質量和幾何精度上都顯著優于現有最新方法,如LGM、CRM等。在多視角的合成任務上,InstantMesh也明顯優于SV3D等知名擴散模型。

開源地址：https://github.com/TencentARC/InstantMesh

在線demo：https://huggingface.co/spaces/TencentARC/InstantMesh

論文地址：https://arxiv.org/abs/2404.07191

InstantMesh的技術創新在于，將多視圖擴散模型和稀疏視圖重建模型相結合使用。

首先利用多視角擴散模型生成一組一致的多視角圖像，然后利用稀疏視圖重建模型直接預測3D網格，整個過程只需要十幾秒甚至幾秒就能完成。

為了提高訓練效率，并在3D網格表示上應用幾何監督信息，InstantMesh還引入了一個可微分的等值面提取模塊。這種方法能夠直接在網格表面上進行優化，從而提高訓練效率和模型生成的質量。

多視圖擴散模型

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多視圖擴散模型的主要作用是將一張靜態的2D圖片中生成一系列新的視角圖像，這些圖像覆蓋了目標物體的多個方向。

首先，接收用戶輸入的圖片，并利用Zero123++模型生成一系列的新視角圖像，包括了物體的正面、側面、上面、下面和背面等360度視角圖片。

這可以幫助InstantMesh捕捉到圖片的全方位信息，為后續的3D網格預測打下堅實的基礎。

簡單來說，整個過程就像玩拼圖游戲一樣，例如，需要從一張完整的圖片中找到所有可能的視角，然后將它們拼湊起來，形成一個完整的立體圖像。

所以，也可以把多視圖擴散模型理解成InstantMesh的“眼睛”，幫助它深度剖析每一張上傳的圖片。

稀疏視圖重建模型

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稀疏視圖重建模型則主要負責將，多視圖擴散模型生成的視圖拼裝成3D模型。首先通過其內部的神經網絡架構，提取輸入圖像的特征，并將其與先前的知識結合起來，以便更好地理解物體的結構和外觀。

利用提取到的特征和輔助知識，稀疏視圖重建模型能預測出一個初步的3D網格模型，包含了物體的基本形狀和結構，但是在質量和細節方面還差很多。

所以，研究人員使用了可微分的等值面提取模塊對網格表面進行幾何監督，大幅度優化3D模型的細節和平滑度。

此外，這種直接在網格表面進行監督訓練的優化方法，避免了體素渲染的高計算消耗,同時能利用全分辨率的RGB圖像、深度圖和法線圖作為訓練監督,也使得生成的3D模型更加適合于后續的渲染、編輯和分析等應用。

本文轉自 AIGC開放社區  ，作者：AIGC開放社區

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