今天小编分享的科技经验：60秒直出3D内容，纹理逼真，Meta最新3D Gen模型实现60倍速生成，欢迎阅读。
【导读】Meta 的 GenAI 团队在最新研究中介绍了 Meta 3D Gen 模型：可以在不到 1 分钟的时间内从文本直接端到端生成 3D 资产。
在影像生成和视频生成这两个赛道上，大模型仅用了两年多的时间就卷得如火如荼。
即使是效果堪比 Sora 的 Gen-3、Luma 等模型发布，也很难引起曾经的轰动反应。
你可能会疑惑，AI 还能玩出新花样吗？
Meta 放出的最新研究告诉你——能！
不管是影像还是视频，即使能做出 3D 效果，终究只是二维空间中的像素组成的。
Meta 最近发布的 3D Gen 模型，则能实现 1 分钟内的端到端生成，从文本直出高质量 3D 资产。
不仅纹理清晰、形态逼真自然，而且生成速度比其他替代方案加快了 3-60 倍。
目前，模型还没有开放试用 API 以及相应的代码，官方消息中也没有透露下一步的发布时间。
只能看到官方 demo 但没法试用，已经让很多网友心痒难耐了。
「把这些可爱的小东西 3D 打印出来该有多好。」
但好在，Meta 放出了技术报告，让我们可以细致观摩一下技术原理。
论文地址：https://ai.meta.com/research/publications/meta-3d-gen/
Meta 3D Gen
在电影特效、AR/VR、视频游戏等领網域中，创作 3D 内容是最耗时，也是最具挑战性的环节之一，需要很高的专业技能和陡峭的学习曲线。
这件事对人类困难，对 AI 来说也同样困难。
相比于影像、视频等形式，生产级的 3D 内容有更多方面的严格要求，不仅包括生成速度、艺术质量、分辨率，还包括 3D 网格的结构和拓扑质量、UV 图结构以及纹理清晰度。
此外，3D 生成还面临数据方面的挑战。
虽然有数十亿张影像和视频可供学习，但其中适合训练的 3D 内容量却少了 3～4 个数量级。因此，模型只能学习这些非 3D 的视觉内容，并从二维的观察中推断出三维信息。
3D Gen 模型则克服了这些困难，在领網域内迈出了第一步。
模型最大的亮点在于支持基于物理的渲染（PBR，physically-based rendering），这对于在应用场景中实现 3D 资产的重新照明非常必要。
此外，经过专业艺术家的评估，3D Gen 在生成同等质量，甚至更优内容的同时，缩短了生成时间，提升了指令跟随性能。
生成出 3D 对象后，模型还支持对其纹理进行进一步的编辑和定制，20s 内即可完成。
方法
这种更加高效的优质生成，离不开模型 pipeline 的精心设计。
3D Gen 的生成主要分为两步，由两个组件分别完成——文本到 3D 对象生成器 AssetGen 和文本到纹理生成器 TextureGen。
第一阶段：3D 资产生成。根据用户提供的文本提示，使用 3D AssetGen 模型创建初始 3D 资产，即带有纹理和 PBR 材质图的 3D 网格，大约花费 30s。
第二阶段：纹理生成。根据第一阶段生成的 3D 资产和用户文本提示，使用 3D TextureGen 模型生成更高质量的纹理和 PBR 图，大约花费 20s。
其中，第二阶段的 TextureGen 也可以单独拿出来使用。如果有一个之前生成的，或者艺术家自己创作的无纹理 3D 网格，提供描述外观的文本提示后，模型也能在 20s 左右的时间中为它从头生成纹理。
AssetGen 和 TextureGen 这两个模型有效地结合了 3D 对象的三种高度互补的表示：视图空间（物体影像）、体积空间（3D 形状和外观）以及 UV 空间（纹理）。
AssetGen 项目地址：https://assetgen.github.io/
给定文本描述，AssetGen 首先利用一个多视角、多通道版本的影像生成器生成多张影像，随后生成物体的一致视图。
据此，AssetGen 中的重建网络在体积空间中提取出物体的初始版本，并进行网格提取，确立其 3D 形状和初始纹理。
最后，TextureGen 利用视图空间和 UV 空间的生成结果，对纹理进行重生成，在保持指令忠实度的同时提升纹理质量。
论文地址：https://ai.meta.com/research/publications/meta-3d-texturegen-fast-and-consistent-texture-generation-for-3d-objects/
上述的每一个阶段都是建立在 Meta 强大的文生图模型家族 Emu 之上，并使用了内部数据集进行微调，主要包括渲染过的合成 3D 数据。
单独使用 TextureGen 模型可以为同一个物体生成不同的纹理表面
不同于许多 SOTA 方法，AssetGen 和 TextureGen 都是前馈生成器，因此能实现快速、高效的部署。
将 3D 生成任务以这种方式划分为两个阶段，并在同一个模型中集成对象的多个表示空间，这种 pipeline 的组合是 Meta 重要的创新。
实验证明，不仅 AssetGen 和 TextureGen 两个部件都能分别取得更好的效果，它们结合后形成的 3D Gen 也能以 68% 的胜率超过其他模型。
实验
针对文本到 3D 资产生成的任务，论文将 3D Gen 与其他公开可用的常用方法进行了对比，并从用户调研、定性实验两个方面进行了评估。
定性结果
从生产结果上直观来看，3D Gen 能够应对不同范畴、不同类别物体的生成任务，而且指令跟随的忠实度甚至好过很多文生图模型。
比如让吉娃娃穿蓬蓬裙、让腊肠犬穿热狗装这样人类都很难想象的场景，3D Gen 也按照要求生成了合理的结果。
生成结果的多样性也非常惊艳。比如提示模型只生成 Llama（羊驼），他就能给出下图中的 13 种不同结果，风格、形状、纹理各异，可以说想象力很丰富了。
图 6、7、8 则对比了 3D Gen 和其他模型对同一文本提示的生成结果。
对于一些比较有挑战性的提示，3D Gen 的细节效果有时逊色于 Meshy v3 等模型，但这涉及到一个权衡问题：要展现纹理中的高频细节，代价就是有时会出现视觉失真。
下面这个多物体的复杂场景任务中，你觉得哪个模型的表现更好？
虽然成功的案例很多，但对目前的模型来说，翻车依旧时常发生，而且每个模型都有自己独特的翻法。
比如 CSM Cube 经常在物体几何上出问题，前后视角不一致，或者干脆生成了「双头大猩猩」；Tripo 3D 的光照效果会出现「一眼假」；Rodin Gen 1 和 Meshy 3.0 有时缺少物体细节的渲染。
至于 Meta 的 3D Gen，在放出来的案例中就出现了物体几何结构不完整、纹理接缝、指令不跟随（最右侧的海象没有叼烟斗）等多方面的问题。
虽然没人能在 Meta 的报告中战胜 Meta，但被拿来当「靶子」的作者，还是站出来为自己工作辩护了一番。
用户调研
对于模型的文本到 3D 生成，人类评审将从两方面进行评估：提示忠实度、视觉质量。
按不同的背景，评审被抽成了两组：（1）普通用户，没有 3D 方面的专业知识，（2）专业的 3D 艺术家、设计师和游戏开发者。
评估采用了 DreamFusion 引入的 404 个经过去重的文本提示，并根据内容复杂性分为三类：物体（156 个），角色（106 个）和物体角色组合（141 个）。
每个 3D 生成结果都会以 360 度全景视频的方式呈现给评审者，不同模型进行分别测试或者随机的 A/B 测试。
表 2 展示了提示忠实度方面的的评估结果。在这一指标上，3DGen 在两个阶段的得分都优于其他行业方法，紧随其后的是 T23D 生成器。
如表 3 所示，A/B 测试中还添加了对几何视觉质量以及纹理细节的评测。
作者发现，普通用户更倾向于喜欢那些纹理更锐利、生动、逼真且细节详实的 3D 结果，但对较明显的纹理和几何伪影不是很关注。专业的 3D 艺术家则会更重视几何与纹理的准确性。
在图 3 中，作者分析了视觉质量、几何、纹理细节和纹理伪影的表现率等指标，如何随着文本提示描述的场景复杂度发生变化。
图表显示，虽然基准模型在简单提示下的表现与 3D Gen 相当，甚至更优，但随着提示复杂度逐渐增加，3D Gen 开始反超，这也与图 7 描述的定型结果一致。
结论
作为一个统一的流程，3DGen 整合了 Meta 的基础生成模型，用于文本到 3D 生成，具备纹理编辑和材料生成能力。
通过结合 AssetGen 和 TextureGen 的优势，3DGen 能够在不到一分钟的时间内根据文本提示生成高质量的 3D 对象。
在专业 3D 艺术家的评估中，3DGen 的输出在大多数情况下更受青睐，尤其是在复杂提示下，而且速度快 3 到 60 倍。
虽然 Meta 目前对 AssetGen 和 TextureGen 的整合比较直接，但它开创了一个非常有前景的研究方向，基于两个方面：（1）在视图空间和 UV 空间中的生成，（2）纹理和形状生成的端到端迭代。
如同 Sora 的出现会深刻影响短视频、电影、流媒体等众多行业一样，3D Gen 也具有同样巨大的潜力。
毕竟，小扎还是心心念念他的元宇宙。而 AI 驱动的 3D 生成，对于在元宇宙中构建无限大的虚拟世界也非常重要。
