TRELLIS是什么?一文让你看懂TRELLIS的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

TRELLIS概述简介

TRELLIS是清华大学、中国科学技术大学和微软研究院推出的3D生成模型,基于Structured LATent(SLAT)表示法,从文本或图像提示中生成高质量、多样化的3D资产。模型融合稀疏的3D网格结构和从多视角提取的密集视觉特征,全面捕捉3D资产的几何和外观信息。TRELLIS用修正流变换器作为其核心,处理SLAT的稀疏性,在大规模3D资产数据集上训练,参数高达20亿。TRELLIS能生成细节丰富的3D模型,支持多种输出格式,并能对3D资产进行灵活编辑。

TRELLIS的功能特色

高质量3D生成:根据文本或图像提示生成具有复杂几何结构和细致纹理的3D资产。

多格式输出:模型支持将3D资产生成为多种格式,包括辐射场(Radiance Fields)、3D高斯(3D Gaussians)和网格(meshes)。

灵活编辑:支持用户对生成的3D资产进行局部编辑,如添加、删除或替换特定区域,无需整体调整。

无需拟合训练:在训练过程中,不需要对3D资产进行拟合,简化训练流程、提高效率。

TRELLIS的技术原理

Structured LATent (SLAT) 表示:用SLAT作为统一的3D潜在表示,基于在稀疏的3D网格上定义局部潜在变量编码3D资产的几何和外观信息。

多视图视觉特征:基于强大的视觉基础模型提取的多视图视觉特征,特征被用来详细编码3D资产的结构和外观信息。

修正流变换器:基于修正流变换器作为其3D生成模型的核心,变换器特别适应于处理SLAT的稀疏性,能高效地生成3D资产。

两阶段生成流程:首先生成SLAT的稀疏结构,然后在已生成的结构上生成局部潜在向量。这一流程让模型能灵活地生成不同格式的3D表示。

训练与优化:在大规模的3D资产数据集上进行训练,用特定的重建损失和KL惩罚优化编码器和解码器,确保生成的3D资产与原始数据高度一致。

TRELLIS项目介绍

项目官网:trellis3d.github.io

GitHub仓库:https://github.com/Microsoft/TRELLIS

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2412.01506

在线体验Demo:https://huggingface.co/spaces/JeffreyXiang/TRELLIS

TRELLIS的局限性

分步生成过程:生成流程包含两个主要阶段,可能导致在生成效率上不如一次性完成整个3D模型生成的方法。

光照和渲染限制:模型在处理图像提示时,未能将图像中的光照效果与3D资产分离,可能会影响3D资产在物理基础渲染中材质的准确性和逼真度。

未来改进方向:论文中提出未来研究探索的领域,包括改进光照处理和增强模型对物理基础渲染材质的预测能力。

TRELLIS能做什么?

游戏开发:在游戏设计中,快速生成复杂的3D模型,如角色、道具和环境,提高游戏开发的效率。

电影和动画制作:创建电影或动画中的3D场景和角色,减少手动建模的时间和成本。

虚拟现实(VR)和增强现实(AR):为VR和AR应用生成逼真的3D内容,提升用户的沉浸感和交互体验。

建筑和城市规划:生成建筑模型和城市景观,辅助建筑师和规划师进行设计和模拟。

教育和培训:在教育领域,生成各种3D模型,用在教学和实践操作,如医学可视化和工程教学。

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