AIGC：让AI进入3D世界，你敢挑战吗？

I、AI在3D世界中的难点

AI目前主要在2D领域生成图片，但要生成复杂的3D模型就有些困难了😃。3D模型包含多个要素，如网格、体素、点云等，其中以网格为主流。从工作流程来看，文字生成3D模型有两个步骤：AI建模和AI贴图。学术界通常一步到位，而工业界则希望这两个步骤能够分离，提高生产可控性😃。

II、两个3D生成模型流派

目前，学术界主要有两个流派来生成3D模型。第一个是“原生3D派”，直接在3D数据集上进行训练，比如通过3D-GAN生成3D模型。这类方法生成速度较快，但多样性有限。另一个流派是“2D升维派”，借助2D生成模型的想象力来驱动3D内容的生成😃。近年来，这一流派在基于Imagen和Stable Diffusion等基础模型上取得了很大进展。

III、两种3D生成模型的优劣势

原生3D派的优势在于生成速度快，但难以实现数据多样性，对于一些需要“想象力”的模型生成较为困难。而2D升维派通过多视角生成3D视图后重建3D模型，多样性较强💯。然而，这类方法的问题在于需要多次迭代训练，耗时较长。

IV、未来的机会和挑战

目前3D AIGC的性能瓶颈主要在于NeRF和2D生成模型。优化这两个方面可能带来新的机会。此外，除了生成通用资产，数字人的生成也是一个有科研和商业价值的方向。开源的3D AIGC工具和相关研究也在逐步完善。

汇总

AI在3D世界中的发展面临着挑战和机遇。虽然数据的重要性不可忽视，但对于3D AIGC而言，算法才是关键。目前的技术还不够成熟，但随着学术界和工业界的不断努力，AI建模和贴图有望实现更高的质量和可控性。

感谢你的阅读，一起期待AI在3D领域的更多突破🌟！