在现代数字世界中,3D内容的需求正在急剧增长。无论是游戏开发、虚拟现实还是电影制作,都需要大量高质量的3D模型。然而,手动创建这些模型既耗时又需要专业技能。为了解决这一挑战,NVIDIA研究院开发了一种名为GET3D的创新生成模型,可以直接从2D图像中学习并生成高质量的3D纹理形状。
GET3D(Generative Explicit Textured 3D meshes)是一种端到端的生成模型,可以直接生成带纹理的3D网格模型。与之前的3D生成模型相比,GET3D在以下几个方面具有显著优势:
GET3D模型的核心思想是将最新的可微分表面建模、可微分渲染以及2D生成对抗网络(GAN)技术相结合,从2D图像集合中学习生成3D模型。
如上图所示,GET3D的模型架构主要包括以下几个部分:
GET3D可以生成各种类别的3D模型,包括汽车、椅子、动物、摩托车、人物角色和建筑等。生成的模型具有丰富 的几何细节和高质量纹理。
GET3D实现了几何形状和纹理的有效解耦。这意味着可以独立控制生成模型的形状和纹理,为创作提供了更大的灵活性。
通过在潜在空间中进行随机游走,GET3D可以实现不同形状之间的平滑过渡,为创作提供了更多可能性。
结合DIBR++技术,GET3D能够以完全无监督的方式生成材质并产生有意义的视角相关光照效果。
GET3D还支持基于文本提示的3D形状生成,为用户提供了更直观的创作方式。
GET3D为多个行业和应用场景带来了巨大的潜力:
GET3D的训练和使用主要包括以下步骤:
准备数据集: GET3D使用合成数据集进行训练。研究团队提供了ShapeNet数据集的渲染脚本。
模型训练: 训练过程需要高性能GPU。以下是训练汽车模型的示例命令:
python train_3d.py --outdir=PATH_TO_LOG --data=PATH_TO_RENDER_IMG --camera_path PATH_TO_RENDER_CAMERA --gpus=8 --batch=32 --gamma=40 --data_camera_mode shapenet_car --dmtet_scale 1.0 --use_shapenet_split 1 --one_3d_generator 1 --fp32 0
python train_3d.py --outdir=save_inference_results/shapenet_car --gpus=1 --batch=4 --gamma=40 --data_camera_mode shapenet_car --dmtet_scale 1.0 --use_shapenet_split 1 --one_3d_generator 1 --fp32 0 --inference_vis 1 --resume_pretrain MODEL_PATH
生成纹理网格: 添加--inference_to_generate_textured_mesh 1
选项可生成带纹理的网格。
潜在代码插值: 添加--inference_save_interpolation 1
选项可生成潜在代码插值结果。
GET3D为3D内容创作开辟了新的可能性。通过从2D图像中学习生成高质量的3D纹理形状,它大大简化了3D模型的创建过程。随着技术的进一步发展和应用,我们可以期待看到更多令人惊叹的3D内容涌现,推动虚拟世界和数字体验的边界不断扩展。
GET3D的开源为研究人员和开发者提供了宝贵的资源,相信未来会有更多基于GET3D的创新应用出现。无论您是3D艺术家、游戏开发者,还是 对3D生成感兴趣的研究人员,GET3D都为您提供了一个强大的工具,去探索和创造令人惊叹的3D世界。
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