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MIDI,AI 3D场景生成技术

MIDI(Multi-Instance Diffusion for Single Image to 3D Scene Generation)是先进的3D场景生成技术,能在短时间内将单张图像转化为高保真度的3D场景。通过智能分割输入图像,识别出场景中的独立元素,再基于多实例扩散模型,结合注意力机制,生成360度的3D场景。具有强大的全局感知能力和细节表现力,能在40秒内完成生成,对不同风格的图像具有良好的泛化能力。

 

主要功能

  • 2D图像转3D场景:能将单张2D图片转化为360度的3D场景,为用户带来沉浸式体验。

  • 多实例同步扩散:可同时对场景中的多个物体进行3D建模,避免了逐个生成再组合的复杂过程。

  • 智能分割与识别:对输入图像进行智能分割,准确识别出场景中的各种独立元素。

技术原理

  • 智能分割:MIDI首先对输入的单张图像进行智能分割,能准确识别出场景中的各种独立元素(如桌子、椅子、咖啡杯等)。这些被"拆解"开来的图像局部,连同整体的场景环境信息,成为3D场景构建的重要依据。

  • 多实例同步扩散:与其他逐个生成3D物体再进行组合的方法不同,MIDI采用多实例同步扩散的方式。能同时对场景中的多个物体进行3D建模,类似于一个乐团同时演奏不同的乐器,最终汇聚成和谐的乐章。避免了逐个生成和组合的复杂过程,大大提高了效率。

  • 多实例注意力机制:MIDI引入了一种新颖的多实例注意力机制,能有效地捕捉物体之间的相互作用和空间关系。确保生成的3D场景不仅包含独立的物体,更重要的是它们之间的摆放位置和相互影响都符合逻辑,浑然一体。

  • 全局感知与细节融合:MIDI通过引入多实例注意力层和交叉注意力层,能充分理解全局场景的上下文信息,融入到每个独立3D物体的生成过程中。保证了场景的整体协调性,丰富细节。

  • 高效训练与泛化能力:在训练过程中,MIDI用有限的场景级别数据来监督3D实例之间的交互,结合大量的单物体数据进行正则化。

  • 纹理细节优化:MIDI生成的3D场景的纹理细节非常出色,基于MV-Adapter等技术的应用,最终的3D场景看起来更加真实可信。

应用场景

  • 游戏开发:快速生成游戏中的3D场景,降低开发成本。

  • 虚拟现实:为用户提供沉浸式的3D体验。

  • 室内设计:通过拍摄室内照片快速生成3D模型,方便设计和展示。

  • 文物数字化保护:对文物进行3D建模,便于研究和展示。

项目地址

项目官网:MIDI: Multi-Instance Diffusion for Single Image to 3D Scene Generation

GitHub链接:https://github.com/VAST-AI-Research/MIDI-3D

huggingface模型库:https://huggingface.co/VAST-AI/MIDI-3D

arxiv论文链接:https://arxiv.org/pdf/2412.03558


http://www.kler.cn/a/586696.html

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