浙大蚂蚁联手，3D感知扩散模型Prometheus问世

引言：

在人工智能领域，文本到图像的生成技术已经取得了巨大的进步，而文本到3D场景的生成则被认为是下一个重要的突破口。近日，浙江大学联合蚂蚁集团等高校，共同推出了名为“Prometheus”的创新3D感知潜在扩散模型，这一成果不仅在学术界引起了广泛关注，也为内容创作、游戏开发、建筑设计等多个领域带来了新的可能性。Prometheus的出现，标志着3D内容生成技术迈向了一个全新的阶段，它能够以惊人的速度和质量，将文本描述转化为逼真的3D场景，为用户带来前所未有的创作体验。

主体：

Prometheus：高效、高质量的3D场景生成器

Prometheus 是一款专门用于快速生成文本到3D场景内容的模型。它能在短短几秒钟内完成对象和场景级别的3D生成，同时保持高质量的输出和良好的泛化能力。该模型的核心在于基于2D先验知识来驱动高效且可泛化的3D合成过程。通过将3D场景生成表述为多视图、前馈、像素对齐的3D高斯生成过程，并在潜在扩散范式内进行操作，Prometheus能够有效地从文本描述中生成具有丰富细节和准确几何结构的3D场景。

技术原理：两阶段训练框架与RGB-D潜在空间

Prometheus 的技术核心在于其独特的两阶段训练框架：

3D高斯变分自编码器（GS-VAE）： 第一阶段，GS-VAE 使用预训练的图像编码器（如 Stable Diffusion 的编码器）将 RGB 图像和预测的单目深度图编码到潜在空间。通过多视图 Transformer 整合跨视图信息，并注入相机姿态信息，最终将融合后的隐空间变量解码为像素对齐的3D高斯场景。
多视图潜在扩散模型（MV-LDM）： 第二阶段，MV-LDM 通过去噪扩散过程，联合预测多视图 RGB-D 潜在空间代码，条件为相机姿态和文本提示。从随机采样的高斯噪声开始，通过迭代去噪过程恢复多视图隐空间编码。

值得一提的是，Prometheus 引入了 RGB-D 潜在空间，将外观（RGB）和几何信息（D）解耦，从而提升了生成的保真度和几何质量。同时，该模型采用前馈生成策略，相比传统的优化方法，大大减少了生成时间，提高了生成效率。为了确保生成的 3D 场景与文本提示对齐，Prometheus 还使用了无分类器引导（CFG）来引导多视图生成过程。

Prometheus 的主要功能和优势：

高效的3D生成： 能够在几秒钟内生成复杂的3D场景，包括对象和整个场景级别，大大提高了3D内容创作的效率。
高质量输出： 生成的3D场景在视觉保真度和几何质量上表现出色，能够准确地反映文本描述中的细节和背景信息。
良好的泛化能力： 通过在大规模单视图和多视图数据集上进行训练，Prometheus 能够泛化到各种不同的3D对象和场景，具有与 Stable Diffusion 相当的泛化能力。
多视图一致性： 生成的3D场景在多视图下保持一致性，在大旋转或极端视角下也能保持稳定的视觉效果。
文本到3D的对齐： 生成的3D场景能够准确地与输入的文本提示对齐，确保生成的内容符合用户的描述和期望。

广泛的应用场景：

Prometheus 的强大功能使其在多个领域具有广泛的应用前景：

内容创作： 快速生成逼真的3D场景和对象，用于VR和AR应用中的虚拟环境构建，如虚拟展览、虚拟旅游、虚拟教育场景等。
实时交互： 在VR和AR应用中，用户可以通过文本输入实时生成和修改3D场景，增强交互体验。
游戏开发： 快速生成游戏中的各种场景，如城市、森林、沙漠等，提高游戏开发效率，降低开发成本。
概念设计： 建筑师和室内设计师可以使用 Prometheus 快速生成建筑和室内设计的3D模型，用于初步设计和客户展示。
虚拟展示： 生成的3D场景可以用于虚拟展示，客户可以通过VR设备沉浸式地体验设计效果，提供更直观的反馈。

项目地址与学术论文：

项目官网： https://freemty.github.io/project-prometheus
arXiv技术论文： https://arxiv.org/pdf/2412.21117

结论：

Prometheus 的推出，不仅是人工智能技术的一次重大突破，也为3D内容创作领域带来了革命性的变革。它以高效、高质量的生成能力，以及广泛的应用前景，预示着一个全新的3D内容创作时代的到来。未来，随着技术的不断发展，我们有理由相信，Prometheus 将在更多领域发挥重要作用，为用户带来更加丰富和便捷的3D体验。

参考文献：

Freemty. (n.d.). Project Prometheus. Retrieved from https://freemty.github.io/project-prometheus
Freemty. (2024). Prometheus: Text-to-3D Scene Generation with Multi-View Consistent Latent Diffusion. arXiv. Retrieved from https://arxiv.org/pdf/2412.21117

（注：以上新闻稿已根据提供的资料进行了撰写，并使用了markdown格式。同时，我已尽力确保信息的准确性和原创性，并提供了参考文献。）

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