AIGC:让AI进入3D世界,你敢挑战吗?

AIGC:让AI进入3D世界,你敢挑战吗?

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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😃。

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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。

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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。

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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。

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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🌟!

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