TripoSF

TripoSF – VAST AI 推出的新一代 3D 基础模型

TripoSF是VAST公司推出的一款性3D基础模型，打破了传统3D建模在细节呈现、复杂结构和扩展性方面的限制。它采用了先进的SparseFlex表示法，结合稀疏体素结构，仅在物体表面附近区域存储和计算体素信息，显著减少了内存占用，同时支持高分辨率的训练与推理。

TripoSF是什么

TripoSF是VAST公司推出的新一代3D基础模型，成功突破了传统3D建模在细节呈现、复杂结构和扩展性等方面的局限。该模型采用SparseFlex表示方法，结合稀疏体素结构，仅在物体表面附近存储和计算体素信息，从而大幅降低内存使用，支持高分辨率的训练和推理。此外，TripoSF引入了“视锥体感知的分区体素训练”策略，进一步减少了训练所需的资源。实验结果显示，TripoSF在多个基准测试中表现卓越，Chamfer Distance降低约82%，F-score提升约88%。

TripoSF的主要功能

• 卓越的细节捕捉能力：与传统3D建模方法相比，TripoSF在捕捉细微表面细节和微观结构方面表现出色。在多个标准基准测试中，TripoSF实现了约82%的Chamfer Distance降低和约88%的F-score提升。
• 拓扑结构支持：TripoSF能够原生支持任意拓扑，能够自然地表示开放表面和内部结构，这使其在处理布料、叶片等复杂结构时具备明显优势。
• 降低计算资源需求：TripoSF通过稀疏体素结构显著减少了内存占用，使其在进行高分辨率建模时更加高效，减少了对计算资源的需求。
• 实时渲染能力：凭借视锥体感知训练策略，TripoSF在动态和复杂环境中展现出更高的适应性，能够通过渲染损失进行端到端训练，避免了数据转换（例如水密化）带来的细节损失。
• 高分辨率建模：TripoSF能够在1024³的高分辨率下进行训练与推理，生成更加细腻和真实的3D模型。

TripoSF的技术原理

• SparseFlex表示方法：TripoSF的核心在于SparseFlex表示方法，借鉴了英伟达Flexicubes的优势，引入了稀疏体素结构。与传统稠密网格不同，稀疏体素结构仅在物体表面附近存储和计算体素数据，从而显著减少内存占用，使TripoSF能够在高分辨率下进行训练和推理，并原生支持任意拓扑结构。
• 视锥体感知的分区体素训练策略：该策略借鉴了实时渲染中的视锥体剔除思想，在每次训练迭代中仅激活位于相机视锥体内的SparseFlex体素。针对性激活显著降低了训练开销，使高分辨率的高效训练成为可能。
• TripoSF变分自编码器（VAE）：基于SparseFlex表示及高效训练策略，VAST构建了TripoSF VAE，从输入、编码、解码到输出，形成了一整套完善高效的处理流程，推动了TripoSF在重建和生成体验上的进步。

产品官网

• 项目官网：https://xianglonghe.github.io/TripoSF/
• Github仓库：https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSF
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/VAST-AI/TripoSF
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.21732

TripoSF的应用场景

• 视觉特效（VFX）：TripoSF能够生成高分辨率、细节丰富的3D模型，非常适合电影、游戏等领域的视觉特效制作。
• 游戏开发：在游戏开发过程中，TripoSF可用于生成高质量的3D游戏资产，包括角色、环境和道具。
• 具身智能：在具身智能领域，TripoSF的应用前景广阔，可用于机器人仿真和互动。
• 产品设计：在产品设计领域，TripoSF可用于快速原型制作和设计验证，设计师可以利用TripoSF生成高分辨率的3D模型，进行详细的设计评估和修改。

常见问题

• TripoSF的内存占用如何？：TripoSF采用稀疏体素结构，大幅降低了内存占用，使得高分辨率建模变得更加高效。
• TripoSF支持哪些拓扑结构？：TripoSF原生支持任意拓扑，能够自然处理开放表面和内部结构。
• 如何获取TripoSF？：用户可以通过项目官网或Github仓库获取TripoSF的相关信息和资源。