GRM

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。

需求人群:

"3D重建、3D建模、文本到3D、图像到3D、视觉特效、计算机图形学等"

使用场景示例:

从几张物体照片中高效重建出该物体的3D模型

根据文本描述直接生成相应的3D场景或物体

将2D图像上的物体直接重建为3D模型

产品特色:

高质量、高效的3D重建(约0.1秒)

快速3D生成(小于8秒)

可从各种源(如Zero123++、Instant3D、V3D、SV3D)重建3D高斯分布与网格

基于Transformer的前馈模型,高效融合多视图信息

使用像素对齐高斯分布与密集3D高斯分布表示场景

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