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豐色 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

一句話生成3D模型，英偉達(dá)也來(lái)“秀肌肉”了～

來(lái)看它最新?lián)v鼓出的Magic3D AI，效果是這樣兒的。

輸入“坐在睡蓮上的藍(lán)色箭毒蛙”，就能得到這樣一個(gè)細(xì)節(jié)豐富的3D模型：

“擺滿了水果的銀盤”也難不倒它：

還有諸如“鳥瞰角度的城堡”、“用壽司做的汽車”、“裝著蛋的鳥巢”、“用垃圾袋做的裙子”……

精準(zhǔn)程度可見一斑。

除了這個(gè)主要本領(lǐng)，它還可以通過(guò)編輯文本完成模型的修改：

或者在輸入中攜帶一些圖片，最終成果就可以保留圖中的風(fēng)格或者主要“人物”。

不知道這把有沒(méi)有打到你的心巴上？

反正建模師看了都要喊失業(yè)了……

如何做到？

據(jù)介紹，Magic3D快速、高質(zhì)量地得到結(jié)果所采用的策略是“從粗到細(xì)”，一共經(jīng)過(guò)兩階段：

低分辨率優(yōu)化和高分辨率優(yōu)化。

它使用eDiff-l作為模型的低分辨率文本到圖像擴(kuò)散先驗(yàn)（diffusion prior）。

首先，第一階段，采用英偉達(dá)今年推出的3D重建模型Instant NGP，并對(duì)其優(yōu)化，生成初始3D模型。

具體來(lái)說(shuō)，就是通過(guò)重復(fù)采樣和渲染低分辨率圖像，計(jì)算出SDS損失，讓Instant NGP給出結(jié)果。

注：SDS全稱得分蒸餾采樣（Score Distillation Sampling），是谷歌提出的一種新的采樣方法，它無(wú)需對(duì)擴(kuò)散模型進(jìn)行反向傳播更新。

這步完成后，就使用DMTet提取出初始3D mesh，作為第二階段的輸入。

第二階段采用高分辨率文本到圖像潛（latent）擴(kuò)散先驗(yàn)。

還是使用同樣的方法，對(duì)高分辨率圖像進(jìn)行采樣和渲染，并使用相同的步驟進(jìn)行更新，得到最終結(jié)果。

唯一的不同，就是本階段的操作都是在第一階段得出的初始“糙”模型上進(jìn)行的。

比DreamFusion分辨率高8倍，速度快2倍

關(guān)注這一領(lǐng)域的朋友知道，一句話生成3D模型的AI中，目前最受關(guān)注的當(dāng)屬谷歌今年9月剛發(fā)布的DreamFusion。

它通過(guò)一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練的二維文本到圖像擴(kuò)散模型來(lái)完成最終的文本到三維合成，效果驚艷。

那么，英偉達(dá)剛推出的這個(gè)Magic3D，與之相比如何？

經(jīng)實(shí)驗(yàn)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，后來(lái)者顯然更勝一籌，主要表現(xiàn)在分辨率和速度上：

Magic3D的分辨率比DreamFusion高8倍，速度快2倍——只需在40分鐘之內(nèi)即可完成一次渲染。

而在具體效果上，Magic3D的生成結(jié)果也更細(xì)節(jié)一些，比如下面的“仙人掌”、“房子”和“草莓”等（左為Magic3D，右為DreamFusion）。

不過(guò)，遺憾的是，Magic3D還并未像DreamFusion一樣已開源。

關(guān)于作者

一共有10位。

前5位都具有同等貢獻(xiàn)，包括：

現(xiàn)英偉達(dá)研究科學(xué)家、博士畢業(yè)于CMU機(jī)器人專業(yè)的Lin Chen-Hsuan，他曾在Facebook人工智能研究部和Adobe實(shí)習(xí)；

正在多倫多大學(xué)讀博士的Gao Jun，北大計(jì)算機(jī)本科畢業(yè)；

正在多倫多讀博士的Zeng Xiaohui，香港科技大學(xué)畢業(yè)；

以及同樣來(lái)自該大學(xué)的Towaki Takikawa；

最后是正在康奈爾大學(xué)讀博士的唐路明，清華大學(xué)物理和數(shù)學(xué)專業(yè)本科畢業(yè)。

論文地址：
https://arxiv.org/abs/2211.10440

項(xiàng)目主頁(yè)：
https://deepimagination.cc/Magic3D/

參考鏈接：
https://twitter.com/_akhaliq/status/1594505474774278147?s=46&t=Dc0f1ExmRsdk_PHz2JX-IA