制作 VR、电影和工程瞎想等所需的传神 3D 模子接续是一个繁琐的经由开yun体育网，需要无数的手动尝试与颐养。

尽管生成式 AI 图像模子不错通过文本教唆生成传神的 2D 图像，从而简化艺术创作经由，但这些模子并不适用于生成 3D 风物。为了惩处这一问题，估量东说念主员最近缔造出名为“Score Distillation”的本事，诈欺 2D 图像生成模子来创建 3D 风物，但生成的适度频频迟滞或带有过度的卡通格调。

MIT 的估量东说念主员深远探索了生成 2D 图像与 3D 风物的算法之间的关系与互异，找出了 3D 模子质料较低的根蒂原因。基于此，他们对 Score Distillation 进行了浅易的校正，使其大致生成愈加了了、高质料的 3D 风物，这些风物的质料更接近于面前最好的模子生成 2D 图像水平。

（开头：MIT News）

如上图，这些示例展示了两个不同的 3D 旋转物体：一个机器蜜蜂和一颗草莓。估量东说念主员通过基于文本的生成式东说念主工智能和他们的新本事生成了这些 3D 物体。

一些其他设施试图通过再行磨真金不怕火或微调生成式东说念主工智能模子来惩处这个问题，但这些设施不期间价奋斗且耗时。

比较之下，MIT 缔造的本事无需特等磨真金不怕火或复杂的后处理，就能生成质料畸形或优于这些设施的 3D 模子。

此外，通过找到问题的根蒂原因，估量东说念主员升迁了对 Score Distillation 及关连本事的数学相连，为将来进一步升迁性能打下了基础。

“面前咱们知说念了戮力的目的，这使咱们大致找到更高效、更快速且质料更高的惩处决策。”该本事关连论文的第一作家、电子工程与策画机科学估量生 Artem Lukoianov 说说念，“从永久来看，咱们的估量不错匡助将这依然由调动为瞎想师的辅助器用，让创建愈加信得过的 3D 风物变得更浅易。”

Lukoianov 的勾引者包括牛津大学估量生 Haitz Sáez de Ocáriz Borde、MIT-IBM Watson AI Lab 估量科学家 Kristjan Greenewald、丰田估量院科学家 Vitor Campagnolo Guizilini、Meta 估量科学家 Timur Bagautdinov，以及两位资深作家：MIT 电子工程与策画机科学助理扶植、策画机科学与东说念主工智能执行室（CSAIL）场景默示小组肃肃东说念主 Vincent Sitzmann，以及 CSAIL 几何数据处理小组肃肃东说念主、电子工程与策画机科学副扶植 Justin Solomon。该估量将在NeurIPS上发表。

从 2D 图像到 3D 风物

扩散模子（如 DALL-E）是一种生成式 AI 模子，不错从迅速噪声中生成传神的图像。为了磨真金不怕火这些模子，估量东说念主员向图像中添加噪声，然后教模子逆向处理以去除噪声。模子诈欺这一学习到的“去噪”经由，凭证用户的文本教唆生成图像。

然则，扩散模子在径直生成信得过的 3D 风物时发达欠安，因为可用于磨真金不怕火的 3D 数据不及。为了惩处这一问题，估量东说念主员在 2022 年缔造了一种名为 Score Distillation Sampling (SDS) 的本事，诈欺预磨真金不怕火的扩散模子将多个 2D 图像结合成 3D 默示。

该本事从一个迅速的 3D 默示伊始，先从迅速相机角度渲染出所需物体的 2D 视图，再向该图像添加噪声，然后使用扩散模子去噪，并优化开动的 3D 默示，使其更接近去噪后的图像。估量东说念主员重叠这依然由，直到生成指标 3D 物体。

然则，通过这种方法生成的 3D 风物频频显得迟滞或神色过充足。

“这一瓶颈问题已经存在了一段时分。咱们知说念底层模子自己大致发达得更好，但东说念主们一直不解白为什么在处理 3D 风物时会出现这种问题。”MIT 估量生 Artem Lukoianov 证实说念。

MIT 估量东说念主员深远估量了 SDS 的每一要领，并发现了一个要害公式与 2D 扩散模子的对应部分存在不匹配。这个公式决定了模子怎么通过一步步添加和去除噪声，更新迅速默示，使其更接近指标图像。

由于公式的一部分触及一个复杂的方程，难以高效求解，SDS 用每一步迅速采样的噪声代替了该方程。但 MIT 估量东说念主员发现，恰是这种迅速噪声导致了迟滞或卡通化的 3D 风物。

微妙的相通解法

估量东说念主员莫得尝试精准求解这一复杂公式，而是测试了多种相通本事，最终找到了最好决策。他们的设施并非迅速采样噪声项，而是通过面前 3D 风物的渲染适度测度出缺失的噪声项。

“通过这么作念，正如论文中的分析所预计的那样，咱们大致生成了了、传神的 3D 风物。”Lukoianov 证实说念。

此外，估量东说念主员还提高了图像渲染的永诀率，并颐养了一些模子参数，进一步升迁了 3D 风物的质料。

最终，他们诈欺现成的预磨真金不怕火图像扩散模子，无需奋斗的再行磨真金不怕火，就能创建平滑且传神的 3D 风物。生成的 3D 物体在了了度上与依赖特定惩处决策的其他设施畸形。

“要是仅仅盲目地颐养不同参数，随机灵验，随机无效，但你不知说念原因场地。而面前，咱们明确了需要惩处的方程，这让咱们不错想考更高效的求解方法。”Lukoianov 说说念。

由于他们的设施依赖于预磨真金不怕火的扩散模子，这一模子的偏差和不及也被吸收了下来，因此可能会出现幻觉阵势或其他作假。校正底层扩散模子将进一步升迁这依然由的适度。

除了估量怎么更高效地惩处这一公式，估量东说念主员还但愿探索这些倡导怎么校正图像剪辑本事。

Artem Lukoianov 的估量得到了丰田–CSAIL 聚积估量中心的资助。Vincent Sitzmann 的估量赢得了好意思国国度科学基金会、新加坡国防科学与本事局、好意思国内务部以及 IBM 的赞助。Justin Solomon 的估量部分由好意思国陆军估量办公室、国度科学基金会、CSAIL 将来数据形势、MIT–IBM Watson AI 执行室、纬创集团以及丰田–CSAIL 聚积估量中心资助。

https://news.mit.edu/2024/creating-realistic-3d-shapes-using-generative-ai-1204

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