GAUSSIANANYTHING：南洋理工大学等推出的3D 生成框架

GAUSSIANANYTHING简介

GAUSSIANANYTHING 是由南洋理工大学 S-Lab、上海人工智能实验室和北京大学联合开发的新型 3D 生成框架。该框架通过创新的点云结构化潜在空间设计，结合多视图 RGB-D-N 渲染输入和级联扩散模型，实现了高质量、可编辑的 3D 内容生成。它支持多种输入模态，包括点云、文本和图像，能够生成具有高保真纹理和几何细节的 3D 对象。GAUSSIANANYTHING 在文本和图像条件下的 3D 生成任务中表现出色，超越了现有方法，并为 3D 内容创作和编辑提供了新的可能性。

GAUSSIANANYTHING主要功能

1. 高质量3D生成：能够从单视图图像、文本描述或点云输入生成高质量的3D对象，支持复杂的几何结构和纹理细节。
2. 多模态输入支持：兼容多种输入格式，包括点云、文本和单/多视图图像，满足不同场景下的3D生成需求。
3. 交互式3D编辑：通过点云结构化的潜在空间，用户可以直接在潜在空间中进行3D对象的编辑，实现几何结构和纹理的灵活调整。
4. 高效的渲染输出：生成的3D对象以surfel Gaussians（表面高斯分布）形式表示，支持高效渲染，适合实时应用和高分辨率输出。

GAUSSIANANYTHING技术原理

1. 点云结构化潜在空间：
   • 通过将3D对象编码为点云结构化的潜在空间，实现几何与纹理的解耦，便于后续的3D编辑和生成。
   • 利用稀疏点云采样和交叉注意力机制，将无序的特征编码为有序的点云结构，提升潜在空间的可编辑性。
2. 多视图RGB-D-N渲染输入：
   • 使用多视图的RGB（颜色）、D（深度）和N（法线）渲染作为输入，相比单一的点云或图像输入，能够更全面地捕捉3D对象的几何和纹理信息。
   • 通过场景表示变换器（Scene Representation Transformer）处理多视图输入，确保3D一致性并减少视图间的信息丢失。
3. 级联扩散模型：
   • 采用两阶段扩散模型：首先生成稀疏点云以确定3D对象的整体布局，然后生成对应的点云特征以细化纹理和细节。
   • 使用流匹配（Flow Matching）技术训练扩散模型，提升生成质量和效率。
4. Surfel Gaussians输出表示：
   • 将生成的3D对象以surfel Gaussians（表面高斯分布）形式表示，支持高效的渲染和高质量的表面建模。
   • 通过级联上采样模块，逐步将稀疏点云细化为密集的高斯分布，提升渲染分辨率和质量。
5. 交互式编辑支持：
   • 点云结构化的潜在空间允许用户直接对3D对象的几何结构进行编辑，编辑后的结果可以通过扩散模型重新生成，实现灵活的3D内容创作。
   • 支持基于文本或图像的条件生成和编辑，进一步扩展了3D生成的应用场景。

GAUSSIANANYTHING应用场景

1. 3D内容创作：快速生成高质量的3D模型，用于游戏开发、影视特效、虚拟现实等领域，提升创作效率。
2. 虚拟现实与增强现实：根据用户输入（如文字描述或图像）实时生成3D场景或物体，增强沉浸感和交互性。
3. 工业设计与产品展示：根据设计概念或草图快速生成3D产品原型，用于虚拟展示和设计迭代。
4. 文化遗产保护：通过文字或图像描述，重建历史文物或古迹的3D模型，用于数字化保护和展示。
5. 教育与培训：生成3D教学模型，帮助学生更直观地理解复杂的科学概念或历史场景。
6. 电商与在线购物：根据商品描述或用户上传的图片生成3D商品模型，提升购物体验，减少因视觉差异导致的退货率。

GAUSSIANANYTHING项目入口

• 项目主页：https://nirvanalan.github.io/projects/GA
• GitHub代码库：https://github.com/NIRVANALAN/GaussianAnything
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.08033
• 在线体验：https://huggingface.co/spaces/yslan/GaussianAnything