Hi3DGen – 革新性高保真3D几何生成框架

一、Hi3DGen是什么

Hi3DGen是由香港中文大学（深圳）、字节跳动和清华大学联合研发的高保真3D几何生成框架。它创新性地采用法线图作为中间表示，将图像到法线估计、法线到几何学习以及3D数据合成管道相结合，实现了从单张2D图像到细节丰富的高质量3D模型的高效转换。与传统方法相比，Hi3DGen在生成模型的几何保真度和细节丰富度方面均有显著提升，为3D建模领域带来了新的突破。

二、核心功能

1. 2D到3D模型转换 ：能够将单张2D图像高效转换为具有丰富细节的三维几何模型，支持复杂几何结构的重建。
2. 图像法线估计 ：通过噪声注入和双流训练，有效分离图像的低频和高频信息，实现可泛化、稳定且锐利的法线估计，为后续的3D几何生成提供高质量的中间表示。
3. 法线驱动几何生成 ：基于法线图的正则化机制，结合潜在扩散模型，显著提升了三维模型重建的保真度，使生成的3D模型能保留更多的细节。
4. 3D数据合成 ：提供了一套完整的3D数据集构建工具链，支持高效高质量的训练数据准备，构建了高质量的3D数据集DetailVerse，为模型训练提供充足的数据支持。

三、技术原理

Hi3DGen包含三个关键组件：图像到法线估计器、法线到几何学习方法和3D数据合成管道。其采用两阶段生成过程：

1. 基础多视角生成 ：利用预训练的视频扩散模型，结合相机姿态信息进行微调，将单视角图像转换为低分辨率的3D感知图像序列（轨道视频）。
2. 3D感知多视角细化 ：将低分辨率多视角图像输入到3D感知视频到视频细化器，提升图像分辨率和细节纹理。

此外，Hi3DGen还运用3D高斯散射（3DGS）从生成的高分辨率多视角图像中学习隐式3D模型，并通过3DGS渲染额外的插值视图；以及基于SDF的重建方法，从增强的密集视图中提取高质量的3D网格。

四、支持平台

Hi3DGen目前支持Linux和MacOS系统，其开发语言为Python，采用的深度学习框架是PyTorch。

五、团队介绍

Hi3DGen由香港中文大学（深圳）、字节跳动和清华大学的研究人员共同研发。研发团队汇聚了来自学界和业界的顶尖人才，他们在3D几何生成、深度学习等领域拥有深厚的专业知识和丰富的研究经验，致力于推动AI技术在3D建模领域的应用和发展。

六、项目资源

• 官网 ：https://stable-x.github.io/Hi3DGen/
• 源码 ：https://github.com/Stable-X/Hi3DGen
• 论文 ：https://stable-x.github.io/Hi3DGen/hi3dgen_paper.pdf

七、业务场景

1. 影视特效 ：Hi3DGen在数字人类、毛发、衣物和扫描等复杂几何生成的任务上表现出色，能够为电影制作提供高质量的虚拟角色和场景建模，大大提高了制作效率和模型质量。
2. 工业设计 ：支持复杂产品的逆向工程和数字化改造，从单张照片快速重建物体或人物的三维模型，助力工业设计流程的优化和创新。
3. 文化遗产保护 ：为文物修复和数字化保存提供了新的技术手段，能够精确地重现文物的复杂纹理和立体结构，有助于文化遗产的传承和保护。
4. 医学影像分析 ：从二维医学图像生成高精度的三维模型，辅助医生进行诊断和治疗方案制定，具有重要的临床应用价值。
5. 虚拟现实 ：为VR/AR应用提供高质量的三维内容支持，能够快速地将2D图片转为高质量3D模型，适用于动画、游戏和电商等领域，增强了虚拟现实体验的真实感和沉浸感。