TripoSG:一键使用AI在数秒内生成3D设计,支持文本/图像/涂鸦等多种方式，引领3D生成潮流！
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TripoAI发布了最新3D生成模型TripoSG，能够生成与输入图像精确对应的高保真3D形状样本。涵盖各种复杂结构、多样风格、富有想象力的设计、多对象组合以及细节丰富的输出，展现了其强大的生成能力。
主要特点总结如下：
高保真生成：生成具有清晰几何特征、精细表面细节和复杂结构的网格
语义一致性：生成的形状准确反映输入图像的语义和外观
强大的泛化能力：处理多种输入风格，包括逼真的图像、卡通和素描
稳健的性能：即使对于具有复杂拓扑的具有挑战性的输入，也能创建连贯的形状
论文：https ://arxiv.org/abs/2502.06608
代码：https ://github.com/VAST-AI-Research/TripoSG
主页：https ://yg256li.github.io/TripoSG-Page/
Tripo3d官网：https ://www.tripo3d.ai/
试用：https ://huggingface.co/spaces/VAST-AI/TripoSG
扩散技术的最新进展将图像和视频生成质量推向了前所未有的水平，显著加速了生成式人工智能的部署和应用。然而，3D形状生成技术迄今为止发展滞后，受到3D数据规模的限制、3D数据处理的复杂性以及对3D领域先进技术的探索不足等因素制约。当前的3D形状生成方法在输出质量、泛化能力以及与输入条件的匹配方面面临着巨大挑战。我们提出了TripoSG，一种新的简化形状扩散范式，能够生成与输入图像精确对应的高保真3D网格。具体而言，我们提出：
一种用于3D形状生成的大规模整流流变换器，通过在大量高质量数据上进行训练实现最佳保真度。
一种结合SDF、法线和艾科纳损失的混合监督训练策略，用于3DVAE，实现高质量的3D重建性能。
构建了一条数据处理流程，用于生成200万个高质量3D样本，凸显了数据质量和数量在训练3D生成模型中至关重要的规则。
通过全面的实验，我们验证了新框架中每个组件的有效性。这些组件的无缝集成使TripoSG在3D形状生成方面达到了最佳性能。由于其高分辨率能力，生成的3D形状展现出增强的细节，并展现出对输入图像的出色保真度。此外，TripoSG在从各种图像风格和内容生成3D模型方面展现出更强大的通用性，展现出强大的泛化能力。
方法概述包含两个主要部分：(i)数据构建系统和(ii)TripoSG模型。
数据构建系统通过一系列数据处理步骤处理来自各种数据集（例如Objaverse和ShapeNet）的3D模型，以创建训练数据。然后，我们的TripoSG模型在此精选数据集上进行训练，以便从单个输入图像生成高保真形状。
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