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蘭宇時(shí)期，NTU的MMLab博士生，指導(dǎo)老師是Chen Change Loy。本科畢業(yè)于北京郵電大學(xué)，目前的主要研究方向包括基于神經(jīng)渲染的3D生成模型、3D重建與編輯。

盡管3D內(nèi)容生成技術(shù)已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，但現(xiàn)有方法在輸入格式、潛空間設(shè)計(jì)和輸出表示等方面仍面臨挑戰(zhàn)。

在ICLR 2025會(huì)議上，研究團(tuán)隊(duì)在基于Flow Matching技術(shù)的全新3D生成框架GaussianAnything的研究中取得突破，該框架通過(guò)引入交互式的點(diǎn)云結(jié)構(gòu)化隱空間，實(shí)現(xiàn)了可擴(kuò)展性和高質(zhì)量的3D生成，同時(shí)支持幾何-紋理解耦的生成與可控編輯能力。

該方法經(jīng)過(guò)在Objaverse數(shù)據(jù)集上的大規(guī)模訓(xùn)練，并在基于文本、圖像和點(diǎn)云的3D生成任務(wù)中展現(xiàn)了超越現(xiàn)有原生3D生成方法的性能。

目前，項(xiàng)目組的所有模型和測(cè)試/訓(xùn)練代碼均已全面開源至Github/Huggingface平臺(tái)，并支持多卡并行、自動(dòng)混合精度（AMP）訓(xùn)練、flash-attention技術(shù)和BF16加速等技術(shù)。

研究背景

近年來(lái)，基于可微渲染和生成模型的神經(jīng)渲染技術(shù)取得了顯著進(jìn)展，在新視角合成、3D物體生成和編輯方面表現(xiàn)尤為出色。在現(xiàn)有的LDM框架基礎(chǔ)上，關(guān)于原生3D擴(kuò)散模型的研究也顯示出更好的泛化能力、更快的生成速度和更高的編輯靈活性。

然而，現(xiàn)有技術(shù)在設(shè)計(jì)原生3D擴(kuò)散模型時(shí)仍面臨一些挑戰(zhàn)：（1）3D VAE的輸入格式問(wèn)題，（2）3D隱空間結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的復(fù)雜性，（3）3D輸出表征的選擇困難。

為了解決上述問(wèn)題，研究團(tuán)隊(duì)提出了基于Flow Matching技術(shù)的可控點(diǎn)云結(jié)構(gòu)化隱空間3D生成模型GaussianAnything，該模型支持多模態(tài)可控生成，能夠高效、高質(zhì)量地生成高質(zhì)量的3D資產(chǎn)。

通過(guò)引入交互式的點(diǎn)云結(jié)構(gòu)化潛空間，該方法實(shí)現(xiàn)了可擴(kuò)展性和高質(zhì)量的3D生成，同時(shí)支持幾何-紋理解耦的生成與可控編輯能力。

方法概覽圖 (3D VAE 模塊)：

研究者所提出的 3D 知覺模型主要包含三個(gè)核心模塊：

基于點(diǎn)云結(jié)構(gòu)的 3D VAE 模型

高效且高質(zhì)量的 3D 壓縮方案

高效的 3D 物體編碼方案

高質(zhì)量的 3D 高斯上采樣與解碼機(jī)制

VAE 模型的訓(xùn)練過(guò)程

基于流匹配的級(jí)聯(lián) 3D 生成框架

該級(jí)聯(lián)生成框架基于流匹配原理構(gòu)建

在第二階段，研究者在 3D VAE 編碼空間上進(jìn)行了基于流匹配的訓(xùn)練。當(dāng)輸入為文本或單目圖像時(shí)，他們采用了 Cross Attention 進(jìn)行條件信息編碼，隨后將其輸入到 DiT 框架中進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練過(guò)程分為兩步：首先單獨(dú)學(xué)習(xí)幾何特征（稀疏的點(diǎn)云結(jié)構(gòu)），然后分別學(xué)習(xí)紋理特征（基于點(diǎn)云結(jié)構(gòu)的低維特征）。

具體而言，研究者首先搭建了一個(gè)基于稀疏點(diǎn)云結(jié)構(gòu)的Flow Matching模型框架：

在此基礎(chǔ)上，研究者將點(diǎn)云輸出作為生成細(xì)節(jié)紋理的條件，并進(jìn)一步對(duì)細(xì)節(jié)紋理特征進(jìn)行提?。?/p>

該生成范式充分支持了幾何與紋理的解耦，從而實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量的三維生成與編輯。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果：

圖像引導(dǎo)的三維生成 | 圖生 3D

考慮到三維內(nèi)容創(chuàng)作通常依賴于圖片作為參考，本文方法同樣支持在給定單目圖像條件下實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的三維生成。與基于多視圖生成與重建的兩階段方法相比，本文方案在三維生成效果、多樣性以及三維一致性上表現(xiàn)更為穩(wěn)定。

數(shù)值結(jié)果：

可視化結(jié)果:

文本引導(dǎo)的三維生成 | 文生 3D

在大規(guī)模三維數(shù)據(jù)集Objaverse上，研究者基于Flow Matching的三維生成模型支持從文本描述直接生成高質(zhì)量且細(xì)節(jié)豐富、帶有紋理的三維資產(chǎn)，并支持textured-mesh格式的導(dǎo)出。整個(gè)生成過(guò)程僅需數(shù)秒即可完成。以下為可視化對(duì)比結(jié)果：

小編在量化指標(biāo)方面再次證明其優(yōu)勢(shì)，GaussianAnything的表現(xiàn)超越了現(xiàn)有方法，即采用現(xiàn)有3D生成技術(shù)條件下當(dāng)前最優(yōu)的解決方案。

如需了解更多信息，請(qǐng)?jiān)L問(wèn)原論文或項(xiàng)目主頁(yè)。

參考文獻(xiàn)如下：

[1] CLAY: A Controllable Large-scale Generative Model for Creating High-quality 3D Assets. TOG 2024.

[2] CraftsMan: High-fidelity Mesh Generation with 3D Native Generation and Interactive Geometry Refiner. arXiv 2024.

[3] Scene Representation Transformer: Geometry-Free Novel View Synthesis Through Set-Latent Scene Representations. CVPR 2022