DeepMesh

DeepMesh – 清华和南洋理工推出的 3D 网格生成框架

DeepMesh 是由清华大学和南洋理工大学的研究团队开发的一种先进的 3D 网格生成框架，利用强化学习和自回归变换器技术，能够生成高质量的 3D 网格模型。它通过两项重要创新来优化网格生成过程：首先，采用了一种高效的预训练策略，结合新型标记化算法和改良的数据处理方法；其次，引入了直接偏好优化（DPO）这一强化学习技术，使生成的网格能够更好地符合人类的审美标准。

DeepMesh是什么

DeepMesh 是一个3D网格生成框架，由清华大学和南洋理工大学的研究人员共同提出。该框架基于强化学习和自回归变换器，旨在生成高质量的3D网格。DeepMesh 的设计包括两项主要创新：高效的预训练策略以及引入强化学习，尤其是直接偏好优化（DPO），以确保生成的网格与人类偏好相一致。DeepMesh 能够根据点云和图像条件生成复杂细节和精准拓扑结构的网格，其精度和质量超越了现有技术。

DeepMesh的主要功能

• 高质量的3D网格生成：DeepMesh 专注于生成丰富细节和精准拓扑的3D网格，适用于各种复杂几何形状的应用。
• 点云条件生成：该框架能够依据输入的点云数据生成相应的3D网格，适应从稀疏到密集点云的多种场景。
• 图像条件生成：DeepMesh 还支持基于2D图像的条件生成，能够将输入的图像转化为3D网格。

DeepMesh的技术原理

• 自回归变换器：DeepMesh 采用自回归变换器作为核心架构，包含自注意力层和交叉注意力层，能够逐步生成网格的面，并通过条件输入（如点云或图像）预测网格的顶点和面。针对点云条件生成，DeepMesh 使用感知器编码器提取点云特征，并将其整合到变换器模型中。
• 高效预训练策略：这一框架引入了一种改良的标记化算法，通过局部感知的面遍历与块索引坐标编码，显著缩短了序列长度，同时保持几何细节。通过数据整理和处理的改进策略，DeepMesh 能够过滤低质量网格数据，并利用截断训练策略提高训练效率。
• 强化学习与人类偏好对齐：DeepMesh 采用直接偏好优化（DPO），结合人工评估和3D指标设计评分标准，收集人类偏好用于强化学习训练，从而使生成的网格在几何精度和视觉效果上更符合人类的审美。
• 端到端可微分的网格表示：DeepMesh 支持端到端可微分的网格表示，允许拓扑动态变化。这种可微性使得模型能够通过梯度下降进行优化，进一步提升生成网格的质量。

DeepMesh的项目地址

• 项目官网：https://zhaorw02.github.io/DeepMesh/
• Github仓库：https://github.com/zhaorw02/DeepMesh
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.15265

DeepMesh的应用场景

• 虚拟环境构建：DeepMesh 可以生成逼真的3D网格模型，用于虚拟现实中的场景构建，例如虚拟建筑和虚拟城市。
• 动态内容生成：通过强化学习的优化，DeepMesh 能够根据游戏中的实时数据动态生成3D模型，增强游戏的沉浸感和互动性。
• 角色动画：该框架可以生成高质量的3D角色模型，支持复杂的动画制作需求，如骨骼绑定和动画渲染。
• 动态医学模拟：通过强化学习优化，DeepMesh 能够生成动态的医学模型，如心脏模拟，帮助医生更好地理解器官的和功能。
• 产品建模：DeepMesh 可用于生成工业产品的3D模型，支持复杂的设计和制造过程。

常见问题

• DeepMesh支持哪些输入数据？：DeepMesh 支持点云和2D图像作为输入数据，从而生成相应的3D网格。
• DeepMesh的生成速度如何？：由于其高效的预训练策略和强化学习优化，DeepMesh 能够在较短的时间内生成高质量的3D网格。
• 如何获取DeepMesh的源代码？：用户可以通过访问DeepMesh的 Github仓库 获取源代码。