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轉(zhuǎn)自：機(jī)器之心 | 澤南

英偉達(dá)進(jìn)入 AI 生成模型領(lǐng)域的研究，直接比別人多一個(gè)次元：

一句描述生成 3D 模型。

我們生活在三維的世界里，盡管目前大多數(shù)應(yīng)用程序是 2D 的，但人們一直對(duì) 3D 數(shù)字內(nèi)容有很高的需求，包括游戲、娛樂(lè)、建筑和機(jī)器人模擬等應(yīng)用。

然而，創(chuàng)建專(zhuān)業(yè)的 3D 內(nèi)容需要很高的藝術(shù)與審美素養(yǎng)和大量 3D 建模專(zhuān)業(yè)知識(shí)。人工完成這項(xiàng)工作需要花費(fèi)大量時(shí)間和精力來(lái)培養(yǎng)這些技能。

需求大又是「勞動(dòng)密集型行業(yè)」，那么有沒(méi)有可能交給 AI 來(lái)做？上周五，英偉達(dá)提交到預(yù)印版論文平臺(tái) arXiv 的論文引起了人們的關(guān)注。

和現(xiàn)在流行的 NovelAI 差不多，人們只需要輸入一段文字比如「一只坐在睡蓮上的藍(lán)色箭毒蛙」，AI 就能給你生成個(gè)紋理造型俱全的 3D 模型出來(lái)。

Magic3D 還可以執(zhí)行基于提示的 3D 網(wǎng)格編輯：給定低分辨率 3D 模型和基本提示，可以更改文本從而修改生成的模型內(nèi)容。此外，作者還展示了保持畫(huà)風(fēng)，以及將 2D 圖像樣式應(yīng)用于 3D 模型的能力。

Stable Diffusion 的論文在 2022 年 8 月才首次提交，幾個(gè)月就已經(jīng)進(jìn)化到這樣的程度，不禁讓人感嘆科技發(fā)展的速度。

英偉達(dá)表示，你只需要在這個(gè)基礎(chǔ)上稍作修改，生成的模型就可以當(dāng)做游戲或 CGI 藝術(shù)場(chǎng)景的素材了。

3D 生成模型的方向并不神秘，其實(shí)在 9 月 29 日，谷歌曾經(jīng)發(fā)布過(guò)一款文本到 3D 的生成模型 DreamFusion，英偉達(dá)在 Magic3D 的研究中直接對(duì)標(biāo)該方法。

類(lèi)似于 DreamFusion 用文本生成 2D 圖像，再將其優(yōu)化為體積 NeRF（神經(jīng)輻射場(chǎng)）數(shù)據(jù)的流程，Magic3D 使用兩階段生成法，用低分辨率生成的粗略模型再優(yōu)化到更高的分辨率。

英偉達(dá)的方法首先使用低分辨率擴(kuò)散先驗(yàn)獲得粗糙模型，并使用稀疏 3D 哈希網(wǎng)格結(jié)構(gòu)進(jìn)行加速。用粗略表示作為初始，再進(jìn)一步優(yōu)化了帶紋理的 3D 網(wǎng)格模型，該模型具有與高分辨率潛在擴(kuò)散模型交互的高效可微分渲染器。

Magic3D 可以在 40 分鐘內(nèi)創(chuàng)建高質(zhì)量的 3D 網(wǎng)格模型，比 DreamFusion 快 2 倍（后者平均需要 1.5 小時(shí)），同時(shí)還實(shí)現(xiàn)了更高的分辨率。統(tǒng)計(jì)表明相比 DreamFusion，61.7% 的人更喜歡英偉達(dá)的新方法。

連同圖像調(diào)節(jié)生成功能，新技術(shù)為各種創(chuàng)意應(yīng)用開(kāi)辟了新途徑。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2211.10440

技術(shù)細(xì)節(jié)

Magic3D 可以在較短的計(jì)算時(shí)間內(nèi)根據(jù)文本 prompt 合成高度詳細(xì)的 3D 模型。Magic3D 通過(guò)改進(jìn) DreamFusion 中的幾個(gè)主要設(shè)計(jì)選擇來(lái)使用文本 prompt 合成高質(zhì)量的 3D 內(nèi)容。

具體來(lái)說(shuō)，Magic3D 是一種從粗到精的優(yōu)化方法，其中使用不同分辨率下的多個(gè)擴(kuò)散先驗(yàn)來(lái)優(yōu)化 3D 表征，從而生成視圖一致的幾何形狀以及高分辨率細(xì)節(jié)。Magic3D 使用監(jiān)督方法合成 8 倍高分辨率的 3D 內(nèi)容，速度也比 DreamFusion 快 2 倍。

Magic3D 的整個(gè)工作流程分為兩個(gè)階段：在第一階段，該研究?jī)?yōu)化了類(lèi)似于 DreamFusion 的粗略神經(jīng)場(chǎng)表征，以實(shí)現(xiàn)具有基于哈希網(wǎng)格（hash grid）的內(nèi)存和計(jì)算的高效場(chǎng)景表征。

在第二階段該方法切換到優(yōu)化網(wǎng)格表征。這個(gè)步驟很關(guān)鍵，它允許該方法在高達(dá) 512 × 512 的分辨率下利用擴(kuò)散先驗(yàn)。由于 3D 網(wǎng)格適用于快速圖形渲染，可以實(shí)時(shí)渲染高分辨率圖像，因此該研究利用基于光柵化的高效微分渲染器和相機(jī)特寫(xiě)來(lái)恢復(fù)幾何紋理中的高頻細(xì)節(jié)。

基于上述兩個(gè)階段，該方法可以生成高保真的 3D 內(nèi)容，并且很容易在標(biāo)準(zhǔn)圖形軟件中導(dǎo)入和可視化。

此外，該研究展示了用文本 prompt 對(duì) 3D 合成過(guò)程的創(chuàng)造性控制能力，如下圖 1 所示。

為了對(duì)比實(shí)際應(yīng)用效果，英偉達(dá)的研究人員把 Magic3D 和 DreamFusion 在 397 個(gè)文本提示生成的內(nèi)容上進(jìn)行了比較。平均的粗略模型生成階段花費(fèi) 15 分鐘，精細(xì)階段訓(xùn)練了 25 分鐘，所有運(yùn)行時(shí)間均在 8 塊英偉達(dá) A100 GPU 上測(cè)得。

雖然論文和 demo 只是第一步，但英偉達(dá)已經(jīng)為 Magic3D 想好了未來(lái)的應(yīng)用方向：給游戲和元宇宙世界提供制作海量 3D 模型的工具，而且讓所有人都可以上手使用。

當(dāng)然，最早上線這項(xiàng)功能的可能會(huì)是英偉達(dá)自己的 Omniverse。

目前代碼暫未開(kāi)源，后續(xù)有開(kāi)源相關(guān)的進(jìn)展，我再詳細(xì)分享給大家~

參考內(nèi)容：https://arstechnica.com/information-technology/2022/11/nvidias-magic3d-creates-3d-models-from-written-descriptions-thanks-to-ai/

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一句話生成3D模型：AI擴(kuò)散模型的突破，讓建模師慌了！

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