DreamPolish – 智谱AI、清华、北大联合推出的文本到3D生成模型 | AI工具集

DreamPolish是什么

DreamPolish是智谱 AI、清华大学和北京大学推出的文本到3D生成模型，基于两阶段方法改进复杂对象的精细几何结构和高质量纹理的生成。第一阶段用多种神经表示逐步细化几何形状，基于抛光阶段改善表面细节。第二阶段用领域得分蒸馏技术，引导纹理生成朝向结合逼真度和一致性的目标领域，显著提升纹理质量。DreamPolish在几何和纹理方面均超越现有技术，为3D资产创造开辟了新的可能性。

DreamPolish的主要功能

• 精细几何生成：生成具有复杂细节的3D对象几何结构。
• 高质量纹理生成：模型产生逼真的纹理，提升3D模型的视觉质量。
• 多阶段几何细化：基于渐进式几何构建和表面抛光，改善模型的表面细节。
• 领域得分蒸馏（DSD）：引入新的得分蒸馏目标，平衡纹理的逼真度和生成稳定性。
• 混合3D生成：结合2D图像的扩散模型和3D一致性约束，提升3D内容的生成质量。

DreamPolish的技术原理

• 渐进式几何构建：
  • 从粗糙的3D结构开始，逐步使用不同的神经表示（如NeRF、NeuS、DMTet）细化几何形状。
  • 通过迭代细化，模型能够在保持计算效率的同时生成复杂几何结构。
• 表面抛光：在几何构建的最后阶段，用预训练的法线估计模型平滑表面，消除前阶段可能产生的伪影。
• 领域得分蒸馏（DSD）：
  • 基于DSD目标，模型被引导至一个包含逼真和一致渲染的目标领域，提升纹理质量。
  • 结合无分类器指导（CFG）和变分分布指导，平衡生成多样性和稳定性。
• 混合3D生成：
  • 用预训练的2D扩散模型和3D一致性约束，将2D图像的高质量纹理转移到3D资产生成中。
  • 基于得分蒸馏技术，对齐2D和3D表示的分布，减少差异和伪影。
• 平衡逼真度与稳定性：基于DSD技术解决在生成逼真纹理时保持训练稳定性的挑战，避免过高的CFG权重导致的过饱和和其他伪影。

DreamPolish的项目地址

DreamPolish的应用场景

• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在虚拟现实和增强现实应用中，创建逼真的3D环境和对象，提升用户体验。
• 电影和视频制作：用在生成电影中的特殊效果和3D场景，减少实际拍摄的成本和复杂性。
• 视频游戏开发：游戏开发者快速生成具有复杂几何和逼真纹理的游戏资产，提高开发效率。
• 3D打印：将文本描述直接转换成3D模型，用在3D打印，让个性化定制产品更加便捷。
• 教育和培训：创建教育内容，如历史遗迹的3D重建，提供沉浸式学习体验。