书生·物华2.0：三维物体生成大模型的突破
上海人工智能实验室与南洋理工大学联合推出的书生·物华2.0（3DTopia 2.0）三维物体生成大模型，为游戏、影视、建筑和设计等行业带来了革命性的变革。 这款模型基于创新的PrimX表示方法，能够将形状、纹理和材质信息编码为紧凑的张量格式，实现高分辨率几何图形的建模。
书生·物华2.0的独特之处在于其多模态输入能力。 它能够根据文本描述或图像输入，快速生成对应的三维模型。模型采用Diffusion Transformer框架，支持从随机噪声中逐步去除噪声，生成符合输入条件的潜在原语标记，从而实现高效的生成过程。
模型的优势不仅体现在效率上，更体现在生成质量上。 书生·物华2.0能够生成具有平滑几何形状和空间变化的纹理和材质的三维物体，接近真实物理材质感。此外，模型生成的模型可以直接用于游戏引擎和工业设计软件，无需额外处理。
书生·物华2.0的技术原理基于PrimX表示法和潜在原语扩散技术。 PrimX表示法将三维物体的形状、反照率和材质信息编码到一个紧凑的张量格式中，每个原语都是一个小体素，通过其三维位置、全局缩放因子和对应的空间变化的有效载荷来参数化。潜在原语扩散技术则利用Diffusion Transformer框架，学习如何从随机噪声中逐步去除噪声，生成符合输入条件的潜在原语标记。
书生·物华2.0的应用场景非常广泛， 包括：
- 游戏开发： 快速生成各种三维游戏资产，如角色、道具、环境元素等，提高游戏开发的效率和丰富性。
- 电影和动画制作： 创建电影或动画中的三维场景和角色模型，减少手工建模的时间和成本，同时提供更多的创意自由度。
- 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）： 生成逼真的三维环境和对象，提升用户体验。
- 建筑和城市规划： 快速生成三维建筑模型和城市景观，帮助设计师和规划师进行方案推敲和效果展示。
书生·物华2.0的开源和免费商用授权，为三维内容创作领域带来了巨大的潜力。 它有望革新三维内容创作流程，推动相关产业的快速发展。
参考文献：
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