PartGen – 牛津大学联合 Meta AI 推出的3D对象生成和重建框架
2025-01-03 15:13:39 小编:六六导航站
PartGen是什么
PartGen是先进的3D对象生成和重建框架,是牛津大学的视觉几何小组和Meta AI共同推出的。PartGen能识别并生成由有意义部分组成的3D对象,3D对象能基于文本提示、图像或现有的3D模型生成。PartGen用多视图扩散模型自动提取和重建3D对象的各个部分,同时考虑上下文确保组件之间的正确配合。PartGen支持3D部分编辑,支持用户根据文本指令对3D对象的特定部分进行修改,提高3D建模的灵活性和控制力。

PartGen的主要功能
3D对象生成: 从文本、图像或现有的3D对象生成由有意义部分组成的3D对象。3D部分编辑: 用户基于文本指令对3D对象的特定部分进行编辑,增加灵活性。自动部分分割: 识别并分割3D对象中的不同部分,为后续操作提供基础。3D重建: 完成部分分割后,重建每个部分的3D结构。PartGen的技术原理
多视图扩散模型: 基于多视图扩散模型处理3D对象的多个视图,模型能识别出合理的部分分割。部分分割网络: 训练一个网络处理多视图图像,并输出每个部分的分割掩码。部分完成网络: 对于被遮挡或不可见的部分,用多视图扩散模型补全这些部分的视图。3D重建网络: 将补全后的2D视图输入到3D重建网络中,来恢复每个部分的3D结构。上下文整合: 在补全和重建过程中,模型考虑整个对象的上下文信息,确保各部分协调一致地整合在一起。PartGen的项目地址
项目官网:silent-chen.github.io/PartGenarXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2412.18608PartGen的应用场景
3D打印与制造:PartGen生成的3D模型直接用在3D打印,制造个性化产品或零件。游戏开发:在游戏设计中,快速生成具有复杂结构和细节的游戏资产,如角色、武器和环境元素。电影与动画制作:创建电影或动画中的3D模型和场景,提高制作效率并减少手动建模的工作量。虚拟现实(VR)和增强现实(AR):在VR或AR应用中,生成逼真的3D对象,增强用户体验。教育与培训:创建教育材料中的3D模型,如生物结构、机械零件等,帮助学生更好地理解复杂概念。- 猜你喜欢
-
词魂提示指令
-
ChatGPT Shortcut提示指令
-
Learning Prompt提示指令
-
-
PromptVine提示指令
-
-
-
MJ Prompt Tool提示指令
-
绘AI提示指令
- 相关AI应用
-
AIPRM提示指令
-
Snack Prompt提示指令
-
PublicPrompts提示指令
-
Generrated提示指令
-
LangGPT提示指令
-
AI Short提示指令
-
-
ClickPrompt提示指令
-
PromptHero提示指令
- 推荐AI教程资讯
- Perplexideez – 开源本地AI搜索助手,智能搜索信息来源追溯
- Micro LLAMA – 教学版 LLAMA 3模型实现,用于学习大模型的核心原理
- GenCast – 谷歌DeepMind推出的AI气象预测模型
- FullStack Bench – 字节豆包联合M-A-P社区开源的全新代码评估基准
- Motion Prompting – 谷歌联合密歇根和布朗大学推出的运动轨迹控制视频生成模型
- Fish Speech 1.5 – Fish Audio 推出的语音合成模型,支持13种语言
- ClearerVoice-Studio – 阿里通义实验室开源的语音处理框架
- PaliGemma 2 – 谷歌DeepMind推出的全新视觉语言模型
- Optimus-1 – 哈工大联合鹏城实验室推出的智能体框架
- Fox-1 – TensorOpera 开源的小语言模型系列
- 精选推荐
-
词魂2025-01-02提示指令
-
法智2025-01-02法律助手
-
AI Prompt Generator2025-01-02提示指令
-
PromptHero2025-01-02提示指令
-
Learning Prompt2025-01-02提示指令
-
FlowGPT2024-12-31提示指令