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发布时间:2025-08-14
文章来源:尊龙凯时模型
在高质量3D生成需求日益增长的背景下ღ◈✿ღ,如何高效生成结构精良ღ◈✿ღ、几何精细的三维资产ღ◈✿ღ,已成为AIGC和数字内容创作领域的关键挑战3D列印ღ◈✿ღ,ღ◈✿ღ。
尽管近年来的3D生成方法发展迅速ღ◈✿ღ,精度越来越高ღ◈✿ღ,但现有框架在兼顾效率和质量上依然面临瓶颈ღ◈✿ღ,尤其是在高分辨率建模中ღ◈✿ღ,计算的高复杂度严重制约了生成速度和应用落地ღ◈✿ღ。
为解决上述困境ღ◈✿ღ,南洋理工大学联合数美万物尊龙凯时人生就是博官网登录ღ◈✿ღ、西湖大学提出了Ultra3Dღ◈✿ღ:一种全新的3D生成框架ღ◈✿ღ。
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该机制仅在语义一致的局部区域内进行注意力计算ღ◈✿ღ,大幅降低全局注意力的冗余计算ღ◈✿ღ,有效提升生成效率ღ◈✿ღ。该方法支持1024分辨率输出ღ◈✿ღ,实现在保持高保线×的加速比ღ◈✿ღ,为三维资产的快速生成和下游应用提供了切实可行的解决方案ღ◈✿ღ。
3D生成领域近年来进展迅猛ღ◈✿ღ,稀疏体素凭借其对表面细节强大的建模能力成为了近来的各个SoTA方法普遍采用的3D表征尊龙凯时人生就是博官网登录ღ◈✿ღ,ღ◈✿ღ。
这一表征将3D物体编码成稀疏体素以及与各个体素对应的latent tokenღ◈✿ღ。其虽然表达能力非常强ღ◈✿ღ,但由于其token数目巨大美艳都市尊龙人生就是博ღ◈✿ღ!ღ◈✿ღ,在高分辨率下往往过万ღ◈✿ღ,所以导致其计算效率很低ღ◈✿ღ。
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Ultra3D 由一个二阶段的Pipeline构成ღ◈✿ღ:第一阶段通过紧凑高效的 VecSet 表征快速生成 coarse meshღ◈✿ღ,并据此体素化得到稀疏体素的结构布局ღ◈✿ღ;第二阶段则基于该布局引入结构感知的 Part Attentionღ◈✿ღ,对每个体素进行 latent feature 精细建模ღ◈✿ღ。
Part Attention 通过几何对齐的语义分组ღ◈✿ღ,仅在局部区域内计算注意力凯时APPღ◈✿ღ,大幅减少计算冗余d88尊龙人生就是博ღ◈✿ღ!尊龙凯时,尊龙凯时-人生就是博!ღ◈✿ღ,ღ◈✿ღ,同时保持几何连续性和细节质量ღ◈✿ღ。实验显示ღ◈✿ღ,Ultra3D 可在不牺牲生成质量的前提下ღ◈✿ღ,实现3.3× 的整体加速ღ◈✿ღ,并在多个指标上超越现有 SoTA 方法ღ◈✿ღ,兼具速度与保真尊龙凯时人生就是博官网登录ღ◈✿ღ。
为解决这一问题ღ◈✿ღ,Ultra3D提出了一种专为3D设计的part attentionღ◈✿ღ,其将attention计算限制在同一个part group内ღ◈✿ღ,避免了冗余的全局attentionღ◈✿ღ,从而在不降低质量的情况下大幅度地降低了计算压力ღ◈✿ღ。
一个简单的替代方案是使用在大语言模型领域常用到的window attentionღ◈✿ღ,但如下图所示美艳都市ღ◈✿ღ,实验表明这种attention直接运用到3D中会导致质量的下降ღ◈✿ღ。这是因为其固定的分割模式与3D物体的语义并不吻合ღ◈✿ღ。
Ultra3D提出了一个兼顾效率与保线D生成框架ღ◈✿ღ,成功突破了当前主流方法在分辨率和计算成本之间的权衡瓶颈ღ◈✿ღ。
通过coarse-to-fine的双阶段设计ღ◈✿ღ,以及结构感知的Part Attention机制尊龙凯时人生就是博官网登录ღ◈✿ღ,Ultra3D显著提高了稀疏体素建模的效率ღ◈✿ღ,在保持高质量输出的同时实现了多倍加速ღ◈✿ღ,支持高达1024分辨率的三维资产生成ღ◈✿ღ。
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