中国清华大学的一个研究团队发布了一个框架“Unique3D”，可以从单个图像生成3D模型。
Unique3D：从单张图像生成高质量、高效的 3D 网格
在这项研究中，我们引入了 Unique3D，这是一种新的图像-3D 框架，用于从单视图图像中高效生成高质量的 3D 网格。 基于分数蒸馏先生/女士 （SDS） 的传统方法可以通过从大型 2D 扩散模型中提取 3D 知识来产生多样化的 3D 结果，但通常存在逐个优化时间长和不一致的问题。 最近的研究已经解决了这个问题，并通过微调多视角扩散模型或训练快速前馈模型产生了更好的 3D 结果。 然而，由于不一致和生成的分辨率有限，仍然缺乏复杂的纹理和复杂的几何形状。 为了同时实现从单幅图像到三维图像的高保真度、一致性和效率，我们开发了一种多视角扩散模型，该模型具有相应的法向扩散模型，以生成具有法线图的多视角图像，经过多级升频处理，逐步提高生成的正交多视图的分辨率， 以及一个新框架 Unique3D，该框架包括一种称为 ISOMER 的即时且一致的网格重建算法，该算法将颜色和几何优先级完全集成到网格结果中。 广泛的实验表明，我们的 Unique3D 在几何和纹理细节方面明显优于其他图像到 3D 的基线。
、越来越多的新方法正在被宣布，并且准确性正在稳步提高。 我想知道质量是否已经达到了可以从远处使用的小物品的水平。
“Unique3D”的代码可以在 Github 上找到，你可以在 Hugging Face 页面上试用这个演示。 一定要看一下！