DreamMesh4D是一个结合了网格表示与稀疏控制变形技术的新型框架，能够从单目视频中生成高质量的4D对象。该技术通过结合隐式神经辐射场（NeRF）或显式的高斯绘制作为底层表示，解决了传统方法在空间-时间一致性和表面纹理质量方面的挑战。DreamMesh4D利用现代3D动画流程的灵感，将高斯绘制绑定到三角网格表面，实现了纹理和网格顶点的可微优化。该框架开始于由单图像3D生成方法提供的粗糙网格，通过均匀采样稀疏点来构建变形图，以提高计算效率并提供额外的约束。通过两阶段学习，结合参考视图光度损失、得分蒸馏损失以及其他正则化损失，实现了静态表面高斯和网格顶点以及动态变形网络的学习。DreamMesh4D在渲染质量和空间-时间一致性方面优于以往的视频到4D生成方法，并且其基于网格的表示与现代几何流程兼容，展示了其在3D游戏和电影行业的潜力。
需求人群：
"DreamMesh4D的目标受众是3D动画师、游戏开发者和电影特效师。它通过提供高质量的4D对象生成，帮助这些专业人士在3D建模和动画制作中实现更加真实和动态的效果。此外，由于其与现代几何流程的兼容性，它还可以被用于教育和研究领域，帮助学者和学生更好地理解和探索3D对象的动态生成技术。"
使用场景示例：
在3D游戏中，使用DreamMesh4D生成动态角色模型，提高游戏的真实感和互动性。
在电影制作中，利用DreamMesh4D生成复杂的动态背景和特效，增强视觉冲击力。
在教育领域，通过DreamMesh4D展示物体的动态变化过程，帮助学生更好地理解3D建模和动画原理。
产品特色：
结合网格表示与稀疏控制变形技术生成4D对象
使用高斯绘制优化纹理和网格顶点
构建变形图以提高计算效率并提供额外约束
通过MLP预测稀疏控制点的变形并使用混合蒙皮算法进行变形
结合LBS和DQS的混合蒙皮算法，减少单一方法的缺陷
通过两阶段学习优化静态表面高斯和网格顶点
兼容现代几何流程，适用于3D游戏和电影行业
使用教程：
1. 访问DreamMesh4D的GitHub页面，下载并安装必要的软件和依赖。
2. 准备或选择一个单目视频作为输入，视频应包含需要生成4D对象的动作或场景。
3. 使用DreamMesh4D提供的图像到3D流程，从参考图像生成高斯-网格混合表示。
4. 构建变形图，将稀疏控制节点与网格顶点关联，并准备MLP以预测控制节点的变形。
5. 通过混合蒙皮算法，将控制节点的变形应用到网格和表面高斯上。
6. 使用两阶段学习方法，结合参考视图光度损失和得分蒸馏损失，训练模型以优化网格和高斯。
7. 完成训练后，使用DreamMesh4D生成新的视图或动态场景，验证生成的4D对象的质量。
8. 根据需要，将生成的4D对象集成到游戏引擎、电影制作软件或其他相关应用中。
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从单目视频生成高质量4D对象的新型框架
DreamMesh4D是一个结合了网格表示与稀疏控制变形技术的新型框架，能够从单目视频中生成高质量的4D对象。该技术通过结合隐式神经辐射场（NeRF）或显式的高斯绘制作为底层表示，解决了传统方法在空间-时间一致性和表面纹理质量方面的挑战。DreamMesh4D利用现代3D动画流程的灵感，将高斯绘制绑定到三角网格表面，实现了纹理和网格顶点的可微优化。该框架开始于由单图像3D生成方法提供的粗糙网格，通过均匀采样稀疏点来构建变形图，以提高计算效率并提供额外的约束。通过两阶段学习，结合参考视图光度损失、得分蒸馏损失以及其他正则化损失，实现了静态表面高斯和网格顶点以及动态变形网络的学习。DreamMesh4D在渲染质量和空间-时间一致性方面优于以往的视频到4D生成方法，并且其基于网格的表示与现代几何流程兼容，展示了其在3D游戏和电影行业的潜力。
利用扩散变换器生成高质量的3D资产。
3DTopia-XL 是一个基于扩散变换器（DiT）构建的高质量3D资产生成技术，使用一种新颖的3D表示方法 PrimX。该技术能够将3D形状、纹理和材质编码到一个紧凑的N x D张量中，每个标记是一个体积原语，锚定在形状表面上，用体素化载荷编码符号距离场（SDF）、RGB和材质。这一过程仅需5秒即可从文本/图像输入生成3D PBR资产，适用于图形管道。
基于参考增强扩散的3D内容生成模型
Phidias是一个创新的生成模型，它利用扩散技术进行参考增强的3D生成。该模型通过图像、文本或3D条件生成高质素的3D资产，并且能够在几秒钟内完成。它通过整合三个关键组件：动态调节条件强度的Meta-ControlNet、动态参考路由以及自参考增强，显著提高了生成质量、泛化能力和可控性。Phidias为使用文本、图像和3D条件进行3D生成提供了统一框架，并具有多种应用场景。
3D生成模型的创新突破
VFusion3D是一种基于预训练的视频扩散模型构建的可扩展3D生成模型。它解决了3D数据获取困难和数量有限的问题，通过微调视频扩散模型生成大规模合成多视角数据集，训练出能够从单张图像快速生成3D资产的前馈3D生成模型。该模型在用户研究中表现出色，用户超过90%的时间更倾向于选择VFusion3D生成的结果。
一种通过3D感知递归扩散生成3D模型的框架
Ouroboros3D是一个统一的3D生成框架，它将基于扩散的多视图图像生成和3D重建集成到一个递归扩散过程中。该框架通过自条件机制联合训练这两个模块，使它们能够相互适应，以实现鲁棒的推理。在多视图去噪过程中，多视图扩散模型使用由重建模块在前一时间步渲染的3D感知图作为附加条件。递归扩散框架与3D感知反馈相结合，提高了整个过程的几何一致性。实验表明，Ouroboros3D框架在性能上优于将这两个阶段分开训练的方法，以及在推理阶段将它们结合起来的现有方法。
通过交互式3D生成技术，实现高质量且可控的3D模型创建。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
用于高质量高效3D重建和生成的大型高斯重建模型
GRM是一种大规模的重建模型,能够在0.1秒内从稀疏视图图像中恢复3D资产,并且在8秒内实现生成。它是一种前馈的基于Transformer的模型,能够高效地融合多视图信息将输入像素转换为像素对齐的高斯分布,这些高斯分布可以反投影成为表示场景的密集3D高斯分布集合。我们的Transformer架构和使用3D高斯分布的方式解锁了一种可扩展、高效的重建框架。大量实验结果证明了我们的方法在重建质量和效率方面优于其他替代方案。我们还展示了GRM在生成任务(如文本到3D和图像到3D)中的潜力,通过与现有的多视图扩散模型相结合。
从单张图片生成高质量3D视图和新颖视角的3D生成技术
Stable Video 3D是Stability AI推出的新模型，它在3D技术领域取得了显著进步，与之前发布的Stable Zero123相比，提供了大幅改进的质量和多视角支持。该模型能够在没有相机条件的情况下，基于单张图片输入生成轨道视频，并且能够沿着指定的相机路径创建3D视频。
高分辨率3D内容生成的多视图高斯模型
LGM是一个用于从文本提示或单视图图像生成高分辨率3D模型的新框架。它的关键见解是:(1) 3D表示:我们提出了多视图高斯特征作为一个高效 yet 强大的表示,然后可以将其融合在一起进行不同iable 渲染。(2) 3D主干:我们呈现了一个不对称U-Net作为一个高通量的主干操作多视图图像,这可以通过利用多视图扩散模型从文本或单视图图像输入中产生。大量的实验表明了我们方法的高保真度和效率。值得注意的是,我们在将训练分辨率提高到512的同时保持生成3D对象的快速速度,从而实现了高分辨率的3D内容生成。
稳定扩散：距离快速多样的文本生成3D仅一步之遥
HexaGen3D是一种用于从文本提示生成高质量3D资产的创新方法。它利用大型预训练的2D扩散模型，通过微调预训练的文本到图像模型来联合预测6个正交投影和相应的潜在三面体，然后解码这些潜在值以生成纹理网格。HexaGen3D不需要每个样本的优化，可在7秒内从文本提示中推断出高质量且多样化的对象，相较于现有方法，提供了更好的质量与延迟权衡。此外，HexaGen3D对于新对象或组合具有很强的泛化能力。
开源的3D生成模型评价工具
GPTEval3D是一个开源的3D生成模型评价工具,基于GPT-4V实现了对文本到3D生成模型的自动评测。它可以计算生成模型的ELO分数,并与现有模型进行对比排名。该工具简单易用,支持用户自定义评测数据集,可以充分发挥GPT-4V的评测效果,是研究3D生成任务的有力工具。
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