Phidias – 检索增强的3D内容生成模型，支持多模态输入

Phidias是一个创新的3D内容生成模型，运用检索增强生成（RAG）技术，专注于3D建模领域。它能够根据用户提供的内容或从广泛的数据库中提取的3D参考模型，协助生成新的三维作品。Phidias通过元控制网络、动态参考路由和自参考增强等关键技术，显著提升了3D生成的质量和可控性，支持从单一图像或文本提示生成三维模型，并能在处理不完整的3D模型时，精确填补缺失部分，同时保持原有细节和完整性。该模型还支持交互式生成和高保真补全，极大丰富了3D建模的功能与灵活性。

Phidias是什么

Phidias是一款前沿的3D内容生成模型，将检索增强生成（RAG）的理念巧妙地应用于3D建模。该模型能够在用户提供的或从大型数据库中检索到的3D参考模型的基础上，辅助生成全新的3D内容。Phidias的核心技术包括元控制网络、动态参考路由以及自参考增强等多个组成部分，这些技术共同提高了3D生成的品质和用户的控制能力。Phidias不仅能从单幅图像或文本提示生成三维模型，还能在遇到不完整的3D模型时，准确地预测并填补缺失的部分，确保原有模型的细节与完整性。Phidias的交互式3D生成和高保真补全功能，极大地拓展了3D建模的能力与灵活性。

Phidias的主要功能

• 检索增强的3D生成：利用用户提供的或检索到的3D参考模型，辅助创造新的3D内容。
• 多模态输入：支持从文本、图像和已有3D模型生成三维内容。
• 高质量生成：提升生成3D模型的质量、细节与真实感。
• 增强的泛化能力：通过3D参考模型作为外部记忆，提高应对不常见视角或对象的能力。
• 可控性：允许用户调整3D参考模型，掌控生成过程，以实现预期的外形和风格。
• 交互式生成：用户可以通过简单的3D形状与生成模型互动，达到所需的效果。
• 高保真补全：在保持原有细节的基础上，填补不完整的3D模型缺失部分。

Phidias的技术原理

• 元控制网络（Meta-ControlNet）：动态调整条件信号的强度，以解决参考模型与目标图像之间的不一致性。
• 动态参考路由：根据去噪过程的不同阶段，逐步引入细节，调整3D参考模型的分辨率。
• 自参考增强：通过模拟各种不一致性，自监督训练3D模型自身的增强版本作为参考。
• 多视图扩散模型：将3D参考模型转化为多视图正则坐标图（CCMs），提供各个视角一致的几何信息。
• 稀疏视图3D重建：基于生成的多视图图像，运用3D重建技术获取最终的3D模型。
• 渐进式课程学习：在训练过程中，逐步提高训练难度，以更好地利用不同相似度的参考模型。

Phidias的项目地址

• 项目官网：rag-3d.github.io
• GitHub仓库：https://github.com/3DTopia/Phidias-Diffusion
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.11406

Phidias的应用场景

• 3D艺术与设计：艺术家及设计师可以利用Phidias从概念草图或描述中快速生成3D模型，提升创作效率。
• 游戏开发：游戏开发者基于Phidias迅速生成游戏资产，如角色、道具及场景元素。
• 电影和动画制作：在影视和动画行业中，Phidias可用于创建高细节的3D模型，减少人工建模的工作量。
• 虚拟现实(VR)和增强现实(AR)：快速生成逼真的3D对象和场景，增强用户的沉浸体验。
• 建筑和城市规划：根据设计草图或描述生成3D建筑模型，以辅助规划和可视化。
• 教育和培训：在教育领域，Phidias可用于创建教学模型，帮助可视化复杂概念。