DeepMesh – 3D 网格生成的革新者
DeepMesh 是什么
DeepMesh 是由清华大学和南洋理工大学的研究人员共同开发的 3D 网格生成框架。它基于强化学习和自回归变换器，能够生成高质量的 3D 网格，通过高效的预训练策略及直接偏好优化（DPO）等技术，在网格生成的质量和效率上实现了显著提升，可依据点云和图像条件生成具有复杂细节和精确拓扑结构的网格，其精度和质量优于现有方法。
核心功能
- 高保真 3D 建模 ：依据输入的点云或图像数据，生成高质量 3D 网格模型，细节丰富且拓扑结构精确，适用于复杂几何形状。
- 多源数据支持 ：可处理稀疏点云、密集点云，也支持基于 2D 图像的条件生成，为不同输入类型提供灵活解决方案。
- 智能优化机制 ：利用强化学习算法实现质量提升，使网格对齐人类审美标准，结合端到端微分网格表示技术进行持续优化。
技术原理
- 自回归变换器 ：作为核心架构，包含自注意力层和交叉注意力层，逐步生成网格的面，通过条件输入（如点云或图像）来预测网格的顶点和面，对于点云条件生成任务，结合感知器编码器提取点云特征并集成到变换器模型中。
- 高效预训练策略 ：引入改进的标记化算法，通过局部感知的面遍历和块索引坐标编码，显著缩短序列长度，同时保留几何细节，还采用数据整理和处理改进策略，过滤低质量网格数据，通过截断训练策略提高训练效率。
- 强化学习与人类偏好对齐 ：引入直接偏好优化（DPO），通过人工评估和 3D 指标设计评分标准，收集偏好对用于强化学习训练，让生成的网格在几何精度和视觉效果上更符合人类审美。
- 端到端可微分的网格表示 ：支持端到端可微分的网格表示，拓扑可动态变化，这种可微分性使模型能通过梯度下降进行优化，进一步提升生成网格的质量。
支持平台
DeepMesh 的环境已在 Ubuntu 22、CUDA 11.8 上测试，支持 A100、A800 和 A6000 显卡。
团队介绍
DeepMesh 由清华大学和南洋理工大学的研究人员联合开发。这两个院校在计算机领域都有着深厚的研究实力和丰富的技术积累，其研究团队在人工智能、计算机图形学等相关领域有着深入的研究和探索，为 DeepMesh 的研发和创新提供了强大的技术支持和理论基础。
项目资源
- 项目官网 ：https://zhaorw02.github.io/DeepMesh/
- Github 仓库 ：https://github.com/zhaorw02/DeepMesh
- arXiv 技术论文 ：https://arxiv.org/pdf/2503.15265
业务场景
- 游戏开发 ：可快速生成游戏中的角色、场景等 3D 模型，提高游戏开发效率，降低成本，如游戏团队已用它 3 小时做完角色建模。
- 影视制作 ：能够生成高质量的 3D 网格模型，用于影视特效、动画制作等，提升视觉效果的真实感和细腻度。
- 工业设计 ：帮助工业设计公司快速处理扫描数据，生成符合设计要求的 3D 模型，提高设计效率和质量，可用于产品设计、原型制作等环节。
- 虚拟现实与增强现实 ：为虚拟现实和增强现实应用提供高质量的 3D 模型资源，增强用户体验的真实感和沉浸感。
- 文化遗产保护 ：可用于文化遗产的数字化保护，通过对文物、古建筑等进行 3D 扫描和建模，生成高精度的 3D 网格模型，以便于研究、展示和传承。