0
北京 – 人工智能领域再添新星。近日，北京大学联合字节跳动推出了名为DiffSplat的全新3D生成框架，该框架凭借其高效性、灵活性和高质量的3D对象生成能力，引发了业界的广泛关注。DiffSplat的问世，有望加速3D内容创作，并为虚拟现实、增强现实、游戏开发等领域带来新的可能性。
DiffSplat：文本与图像驱动的3D生成革命
DiffSplat是一种新型的3D生成方法，它能够从文本提示或单视图图像快速生成3D高斯点阵（Gaussian Splats）。其核心优势在于，通过微调预训练的文本到图像扩散模型，DiffSplat能够充分利用大规模网络上的2D先验知识，并引入3D渲染损失，从而确保生成的3D内容在多视图下保持一致性。
与传统的3D建模方法相比，DiffSplat展现出显著的优势：
- 高效性： DiffSplat能够在1~2秒内生成高质量的3D对象，极大地缩短了3D内容创作的时间。
- 灵活性： 该框架支持文本条件、图像条件或两者的组合输入，用户可以根据实际需求选择合适的条件进行3D生成。
- 可控性： DiffSplat可以与ControlNet等技术结合，实现基于文本提示和多种格式（如法线图、深度图、Canny边缘图）的可控3D生成，为用户提供了更大的创作自由。
技术原理：2D先验与3D一致性的完美融合
DiffSplat的技术原理主要体现在以下三个方面：
- 基于大规模预训练的文本到图像扩散模型： DiffSplat通过微调这些模型，直接生成3D高斯点阵，有效利用了网络规模的2D先验知识，从而提高了生成3D对象的质量和效率。
- 轻量级重建模型： 为了启动训练，DiffSplat提出了轻量级的重建模型，能够快速生成多视图高斯点阵网格，为可扩展的数据集构建提供了支持。
- 3D渲染损失： DiffSplat引入了3D渲染损失，确保生成的3D内容在任意视图下都能保持一致性，从而避免了传统方法中可能出现的视角不一致问题。
应用场景：从原型设计到虚拟现实
DiffSplat的应用场景十分广泛，涵盖了3D内容创作、文本到3D生成、图像到3D重建等多个领域：
- 3D内容创作： DiffSplat适用于快速原型设计和内容创作。设计师可以利用该框架快速生成3D模型的初步版本，用于概念验证或进一步的精细调整。
- 文本到3D生成： DiffSplat在文本条件下的3D生成任务中表现出色，能够根据详细的文本描述生成与之匹配的3D模型，为创意表达提供了新的途径。
- 图像到3D重建： DiffSplat支持从单张图像生成3D模型，能够准确反映输入图像的形状和纹理。这为从现有图像资源中快速生成3D模型提供了可能，例如在影视特效、游戏开发等领域。
- 下游应用支持： DiffSplat的生成结果可以直接用于多种下游应用，如3D打印、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等领域，为这些领域的发展注入了新的活力。
项目地址与未来展望
DiffSplat的项目地址如下：
- 项目官网：https://chenguolin.github.io/projects/DiffSplat/
- GitHub仓库：https://github.com/chenguolin/DiffSplat
- arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.16764
DiffSplat的发布，标志着3D生成技术进入了一个新的阶段。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，DiffSplat将在未来的3D内容创作领域发挥越来越重要的作用，并为各行各业带来更多的创新和机遇。
参考文献：
- Chen, G., et al. (2024). DiffSplat: 3D Gaussian Splatting from Differentiable Rendering. arXiv preprint arXiv:2501.16764.
致谢：
感谢北京大学和字节跳动团队为DiffSplat的研发所做出的贡献。
声明：
本文所有内容均基于公开信息，力求客观公正。如有任何疑问或建议，欢迎指正。
Views: 0
0