InstantMesh

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InstantMesh是一个基于单张图片,利用先进的稀疏视图大型重建模型(LRM)架构,快速生成3D网格(Mesh)的工具。这个框架允许用户将2D图片转换成3D模型,通过自动化处理简化了3D内容的创建过程,对于游戏设计、动画、建筑可视化等领域非常有用。

InstantMesh的架构类似于Instant3D,由多视图扩散模型GM和稀疏视图大规模重建模型GR组成。给定输入图像,多视图扩散模型GM生成3D一致的多视图图像,然后将其输入稀疏视图大规模重建模型GR以重建出高质量的3D网格。

InstantMesh在线体验地址:https://huggingface.co/spaces/TencentARC/InstantMesh

InstantMesh的主要特点:

    高效的 3D 网格生成:InstantMesh 能够以前所未有的速度和质量从单个图像生成 3D 网格,通常在 10 秒内完成。这是通过集成现成的多视图扩散模型和稀疏视图重建模型来实现的,从而能够快速创建多样化的 3D 模型。

    自动重新拓扑:InstantMesh能自动重新拓扑复杂的网格,使其成为简化 3D 模型创建过程的宝贵工具。它可以处理各种输入表面表示,包括点云、范围扫描和三角形网格,并立即执行完整的管道,即使是在具有数十万个面的网格上。

    高质量:在公共数据集的实验结果表明,InstantMesh在定性和定量上明显优于其他最新的图像到3D基准模型。

    训练可扩展性:基于LRM架构,具有优越的训练可扩展性,能够处理大规模数据集。

    集成可微分的等值面提取模块:直接在网格表示上应用几何监督,提高了训练效率和网格生成质量。

实施和兼容性

    Modo集成:从10.2版本开始,Modo集成了Instant Meshes算法来实现其自动重新拓扑功能,展示了InstantMesh在专业软件中的实际应用。

    开源软件:InstantMesh 在 GitHub 上作为开源软件提供,可供跨不同平台(包括 Windows、Mac 和 Linux 5)的广泛用户使用。

    技术要求:对于那些有兴趣使用 InstantMesh 的人,建议的技术规范包括使用 Python>=3.10、PyTorch>=2.1.0 和 CUDA=12.1,以及具体的安装和模型重量要求。

InstantMesh的出现,预示着3D建模和可视化领域将迎来新的变革,为从单个图像自动重新拓扑和生成 3D 网格提供了强大而高效的解决方案。它旨在解决缺乏3D数据的问题,并在3D生成方面复制图像和视频生成的成功。它结合了多视角扩散模型和基于LRM架构的稀疏视角重建模型的优势,能够在保持生成质量的同时,显著提高训练效率和可扩展性。

InstantMesh
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