PrimitiveAnything – 开启3D形状生成新纪元

PrimitiveAnything是什么

PrimitiveAnything是由腾讯人工智能平台部（AIPD）和清华大学联合开发的新型3D形状生成框架。它突破传统3D建模方式，如同在3D建模领域掀起一场“乐高拼图”式的革命。该框架能够将复杂的3D形状分解为简单的基础几何元素，如立方体、球体、圆柱体等，并通过自回归方式逐一生成这些基元，最后将其组合成完整的3D物体。这种方式不仅提高了建模效率，更为空间智能、游戏开发和机器人领域带来了全新可能。

核心功能

• 高质量3D原语组装生成：PrimitiveAnything可生成几何精度极高且符合人类视觉认知的三维模型，确保生成结果与原始物体在形态上保持高度一致，能忠实还原各类复杂物体的细节。
• 多样化3D内容创作：支持从文本或图像输入来指导生成过程，这种多模态的支持为内容创作提供了极大便利，用户可轻松通过文字描述或图片示例生成相应的3D模型。
• 高效的存储和编辑：采用基础几何元素表达方式，使生成的3D模型数据量大幅减少，实现超过95%的存储节省，同时保持高度可编辑性，方便用户快速修改和调整模型。
• 自回归变换器架构：基于Transformer架构的自回归模型逐个生成三维基元，能有效处理不同长度序列，支持扩展新的几何类型，适应不同长度和复杂度的3D模型生成需求。
• 无歧义的参数化方案：创新性解决参数化过程中模糊问题，确保模型在训练和推理阶段的高度稳定性和一致性，使每个生成步骤都精确可控。
• 模块化设计与扩展性：框架的模块化设计支持无缝集成新的原语类型，无需修改架构，能适应不同的原语表示，可灵活添加新的部件类型，适应多种表示方式。
• 几何保真度与语义一致性：在生成过程中，保持高几何保真度，生成符合人类认知的语义分解结果，使模型不仅外形准确，语义信息也清晰合理。

技术原理

PrimitiveAnything的核心技术基于自回归生成模型和基础几何元素的组合策略。其关键步骤如下：

• 基元提取：自动识别输入物体的关键几何特征，将其分解为若干基础形状，如同庖丁解牛般精准地将复杂物体拆解为简单几何元素。
• 序列建模：利用Transformer网络对基元进行有序生成，确保最终组合结果的合理性和准确性，使生成过程符合人类逻辑。
• 优化调整：通过多轮迭代优化，提升生成模型的几何精度和视觉效果，使其更贴近真实物体的形态特征，如同反复雕琢的艺术品。
• 适应性增强：系统具备良好的扩展性，支持多种输入形式以及不同类型的三维基元组合方式，可适应不同用户需求和应用场景。

支持平台

PrimitiveAnything主要服务于PC端，广泛应用于游戏开发、3D设计软件、虚拟现实与增强现实设备等平台，为这些领域的创作者和开发者提供强大的3D内容生成支持。

团队介绍

PrimitiveAnything由腾讯人工智能平台部（AIPD）和清华大学联合开发。腾讯AIPD在人工智能领域拥有深厚的技术积累和丰富的实践经验，致力于推动AI技术在各行业的应用。清华大学作为国内顶尖学府，在计算机图形学、视觉认知等领域研究成果丰硕。双方强强联合，汇聚了一批在3D建模、人工智能算法研究等方面的专业人才，共同打造了这一创新性3D形状生成框架。

项目资源

• 官网：PrimitiveAnything官网
• 源码：[PrimitiveAnything源码](https://github.com/tencent Raqqa/PrimitiveAnything)
• 在线演示：PrimitiveAnything演示

业务场景

• 3D建模与设计：为设计师提供高效起点模型，大幅缩短创作周期，特别适用于复杂形状的设计工作，提升设计效率和质量。
• 游戏资产生成：帮助开发者快速生成高质量游戏素材，支持用户自定义内容创作，并无缝对接物理引擎，丰富游戏内容。
• UGC内容生产：降低三维内容创作门槛，使普通用户也能轻松创建并编辑个性化内容，激发用户创造力，推动UGC生态发展。
• 虚拟现实与增强现实：为AR/VR应用提供实时生成的三维物体，显著提升用户体验的真实感和沉浸度，拓展应用场景。
• 机器人技术：在机器人抓取规划、场景理解等任务中发挥重要作用，通过简化碰撞检测和抓取规划，提高机器人操作效率和准确性。