SPAR3D

SPAR3D – Stability AI等机构推出的单试图重建 3D 网络模型

SPAR3D是什么

SPAR3D是由Stability AI和伊利诺伊大学香槟分校联合开发的一种先进技术，旨在通过单张图片高效生成高质量的3D模型。该方法采用了两阶段的设计理念，在第一阶段利用点扩散模型生成稀疏的3D点云，而在第二阶段则结合采样的点云和输入图像，生成高度精细的网格。SPAR3D将回归模型与生成模型的优点结合在一起，能够准确重建图像中可见的表面，同时合理推测被遮挡部分的几何形状和纹理细节。这一技术在多个数据集上表现优异，推理速度极快，并且支持用户对生成的网格进行交互式编辑，为单视图3D重建提供了一种实用且高效的解决方案。

SPAR3D的主要功能

• 单视图3D重建：能够从一张2D图像中重建出高质量的3D网格模型，广泛应用于增强现实、电影制作、制造业等需要3D建模的领域。
• 快速推理：具备高效的推理性能，重建每个物体的时间仅需0.7秒，适合实时应用的需求。
• 用户编辑支持：生成的3D网格允许用户进行交互式编辑，用户可以基于点云的修改调整未见表面的细节，如添加部件或改善局部特征，以满足个性化需求。
• 强大的泛化能力：不仅在标准数据集上表现卓越，还能在多图像和AI生成图像上实现准确的几何结构重建和优良的纹理效果，展现出强大的泛化性能。

SPAR3D的技术原理

• 两阶段设计：
  • 点采样阶段：使用轻量级点扩散模型生成稀疏的3D点云。该模型基于DDPM框架，采用前向过程向原始点云添加噪声，再通过后向过程的去噪器学习去除噪声，从而生成包含XYZ和RGB信息的点云。点扩散模型的低分辨率特性使得采样速度迅速，能够初步捕捉物体的基本形状和颜色信息。
  • 网格化阶段：将采样得到的点云和输入图像作为条件，利用大型三平面Transformer生成高分辨率的三平面特征。这些特征用于估计物体的几何形状、纹理、光照及材质属性（如金属度和粗糙度）。通过可微分渲染器进行训练，将预测的几何和材质渲染成图像，与真实图像进行比较，从而优化模型参数，生成与输入图像高度一致且细节丰富的3D网格。
• 点云作为中间表示：点云作为连接两个阶段的桥梁，为网格化阶段提供必要的几何和颜色信息，支持用户在点云层面进行编辑，增强模型的灵活性和交互性。
• 概率建模与逆渲染：在点采样阶段，基于概率建模处理单视图3D重建中的不确定性问题，生成合理的点云分布。在网格化阶段，通过逆渲染技术将点云与图像信息融合，推测出物体的详细几何结构和材质属性，从而解决从单张图像中分离几何、光照和材质的难题。

SPAR3D的项目地址

• 项目官网：https://spar3d
• GitHub仓库：https://github.com/Stability-AI/stable-point-aware-3d
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/stabilityai/stable-point-aware-3d
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.04689

SPAR3D的应用场景

• 家居设计：用户拍摄家中沙发的照片，生成3D模型，在增强现实环境中预览不同风格沙发的搭配效果，帮助做出购买决策。
• 电影制作：拍摄古堡遗址的照片，生成古堡的3D模型，特效团队可以在此基础上创作出符合剧情需要的宏伟古堡场景。
• 工业设计：拍摄无人机原型的照片，生成3D模型，设计师能够在模型上调整结构，优化无人机的性能。
• 游戏开发：拍摄森林的照片，生成森林的3D模型，开发者可以添加游戏元素，构建出森林探险的场景。
• 文物修复：拍摄破损佛像的照片，生成3D模型，专家能够据此分析结构，制定修复方案，帮助佛像恢复原貌。

常见问题

• SPAR3D支持哪些类型的图像？ SPAR3D可以处理多种类型的2D图像，只要图像足够清晰，便可进行高质量的3D重建。
• 生成的3D模型可以进行哪些编辑？ 用户可以在生成的3D网格上进行交互式编辑，例如添加、删除或修改模型的细节，满足个性化需求。
• SPAR3D的推理速度是多少？ SPAR3D的推理速度非常快，平均每个物体的重建时间仅需0.7秒，适合实时应用。
• 如何获取SPAR3D的最新信息和更新？ 用户可以访问SPAR3D的官方网站及其GitHub仓库，获取最新的技术信息和更新。