Direct3D-S2 – 高分辨率3D生成的创新突破

Direct3D-S2 是由南京大学、复旦大学、牛津大学以及 DreamTech 等机构联合推出的一款高分辨率 3D 生成框架。该框架旨在解决传统 3D 生成方法在高分辨率场景下面临的巨大计算和内存压力,通过创新的空间稀疏注意力机制(SSA)和稀疏 SDF 变分自编码器(SS-VAE),实现了高效且高质量的 3D 模型生成。

核心功能

Direct3D-S2 的核心功能包括:

  • 高分辨率 3D 形状生成:支持高达 1024³ 分辨率的 3D 模型生成,生成的模型具有精细的几何细节和高视觉质量。
  • 高效的训练与推理:通过空间稀疏注意力机制,显著提高了扩散变换器(DiT)的计算效率,降低了训练成本。在 1024³ 分辨率下仅需 8 个 GPU 即可完成训练,相比传统方法大幅减少了硬件需求。
  • 图像条件的 3D 生成:支持基于图像的条件生成,能够根据输入图像生成与之对应的 3D 模型,确保生成结果与输入图像的高度一致性。

技术原理

Direct3D-S2 的技术原理基于以下创新:

  • 空间稀疏注意力机制(SSA):通过将输入 token 按 3D 坐标分块,利用稀疏 3D 卷积和池化操作提取块级全局信息,减少 token 数量,提高计算效率。SSA 机制在前向传播中实现 3.9 倍的加速,在反向传播中实现 9.6 倍的加速。
  • 稀疏 SDF 变分自编码器(SS-VAE):采用稀疏 3D 卷积网络和 Transformer 网络相结合的方式,将高分辨率稀疏 SDF 体积编码为稀疏潜在表示,并通过解码器重建 SDF 体积。该架构在训练过程中随机采样不同分辨率的 SDF 体积,提高了模型对不同分辨率数据的适应能力。
  • 图像条件的扩散变换器(SS-DiT):从输入图像中提取稀疏前景 token,减少背景 token 的干扰,提高生成的 3D 模型与输入图像的一致性。

支持平台

Direct3D-S2 支持多种主流的深度学习框架和硬件平台,能够在常见的 GPU 环境下高效运行。其设计的高效性和可扩展性使其适用于从研究到工业级应用的多种场景。

团队介绍

Direct3D-S2 由南京大学、复旦大学、牛津大学以及 DreamTech 等机构的研究人员共同开发。团队成员在计算机图形学、深度学习和 3D 生成领域拥有深厚的技术背景和丰富的研究经验。

项目资源

业务场景

Direct3D-S2 在多个业务场景中展现出巨大的应用潜力,包括但不限于:

  • 影视特效制作:能够快速生成高质量的 3D 模型,满足影视行业对精细度和效率的双重需求。
  • 游戏开发:为游戏开发者提供高效的 3D 资产生成工具,降低开发成本和时间。
  • 建筑设计与可视化:帮助设计师快速生成高分辨率的建筑模型,提升设计效率和效果。
  • 科学研究:在生物医学、天文学等领域,可用于生成复杂的 3D 数据模型,辅助科学研究。

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