GaussianAnything

GaussianAnything – 南洋理工 S-Lab 和上海 AI Lab 等推出的 3D 生成框架

GaussianAnything 是由南洋理工大学 S-Lab 联合上海 AI Lab 等机构研发的一个创新型 3D 生成框架。它通过交互式的点云结构化潜空间和级联流匹配模型，致力于实现高质量且可扩展的 3D 内容生成。该工具支持多模态条件输入，包括点云、文本描述以及单/多视图图像，能够生成具有几何与纹理解耦特性的 3D 资产，从而便于后续的编辑和调整。相较于现有方法，GaussianAnything 在文本和图像引导的 3D 生成任务中展现出更优秀的 3D 一致性和生成质量。

GaussianAnything是什么

GaussianAnything 是南洋理工大学 S-Lab 与上海 AI Lab 等机构合作推出的 3D 生成框架。它利用交互式的点云结构化潜空间和级联流匹配模型，能够高效生成高质量、可扩展的 3D 内容。GaussianAnything 支持多模态输入，不仅包括点云和文本，还能处理单视图或多视图图像，使得生成的 3D 资产在几何和纹理上实现解耦，便于后期编辑。该框架在文本和图像引导的 3D 生成任务中表现出色，超越了许多现有技术，提供了更为一致的 3D 效果和生成质量。

GaussianAnything的主要功能

• 多模态条件输入：支持多种输入形式，如点云、文本描述以及单/多视图图像。
• 高质量 3D 生成：能够生成细节丰富、表面质量高的 3D 模型，适应不同分辨率和细节层次的需求。
• 灵活的 3D 编辑能力：支持对生成的 3D 模型进行形状调整、纹理替换等多种编辑操作。
• 多种输出格式支持：生成的 3D 模型可以导出为点云、高斯表面（Surfel Gaussian）或三角网格（Mesh），满足不同应用需求。

GaussianAnything的技术原理

• 3D VAE 编码器：以多视图 RGB-D（深度）和法线（Normal）渲染图作为输入，使用 3D-Attention Transformer 编码器，将 3D 物体压缩到点云结构化的潜空间中，保留丰富的几何和纹理信息，从而降低潜空间的维度，提高训练效率。
• 点云结构化潜空间：通过 Cross Attention 将特征投影到稀疏的 3D 点云上，形成点云结构化的潜变量，保留 3D 物体的几何信息，支持高效的 3D 扩散模型训练。
• 级联扩散模型：
  • 第一阶段：生成稀疏点云，确定 3D 物体的几何布局。
  • 第二阶段：在点云条件下生成纹理细节，实现几何与纹理的解耦。
• 高质量解码器：通过 3D Transformer 和上采样模块，将点云潜变量逐步上采样为高分辨率的高斯表面（Surfel Gaussian），最终解码为稠密的 3D 模型。

GaussianAnything的项目地址

• 项目官网：https://nirvanalan.github.io/projects/GA/
• GitHub仓库：https://github.com/NIRVANALAN/GaussianAnything
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.08033
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/yslan/GaussianAnything

GaussianAnything的应用场景

• 3D 游戏与影视特效：快速生成高质量的 3D 模型，简化内容创作过程。
• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：创建虚拟场景和对象，增强沉浸感。
• 工业设计与产品开发：基于文本或图像快速生成和编辑 3D 设计原型。
• 文化遗产与建筑可视化：实现 3D 重建和修复，助力数字化保护和展示。
• 机器人与 AI 训练：生成 3D 数据以用于机器人视觉和 AI 模型训练。

常见问题

• GaussianAnything支持哪些输入形式？ GaussianAnything 支持点云、文本描述和单/多视图图像作为输入。
• 生成的 3D 模型可以导出为哪些格式？ 生成的模型可以导出为点云、高斯表面（Surfel Gaussian）或三角网格（Mesh）。
• GaussianAnything适合哪些应用场景？ 该框架适用于 3D 游戏、影视特效、虚拟现实、增强现实、工业设计、文化遗产保护等多个领域。