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開源AI應(yīng)用平臺TripoSG：一款能夠從單張輸入圖像生成高細(xì)節(jié)的3D模型
TripoSG是什么？
TripoSG 是由VAST-ai-Research 團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源高保真3D形狀合成技術(shù)，基于大規(guī)模校正流架構(gòu)和混合專家Transformer 設(shè)計(jì)，能夠從單張輸入圖像生成高細(xì)節(jié)的3D模型。
TripoSG主要功能
高保真生成：生成的 3D 網(wǎng)格具有銳利的幾何特征、精細(xì)的表面細(xì)節(jié)和復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。
語義一致性：生成的形狀能準(zhǔn)確反映輸入圖像的語義和外觀。
強(qiáng)泛化能力：能處理多種輸入風(fēng)格，包括照片級真實(shí)圖像、卡通和草圖。
穩(wěn)健的性能：對于具有復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的挑戰(zhàn)性輸入，也能創(chuàng)建連貫的形狀。
TripoSG技術(shù)原理
大規(guī)模修正流變換器：TripoSG 首次將基于校正流（Rectified Flow, RF）的 Transformer 架構(gòu)應(yīng)用于 3D 形狀生成。與傳統(tǒng)的擴(kuò)散模型相比，RF 提供了從噪聲到數(shù)據(jù)之間更簡潔的線性路徑建模，有助于實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)定、高效的訓(xùn)練。
混合監(jiān)督訓(xùn)練策略：結(jié)合符號距離函數(shù)（SDF）、法線和 Eikonal 損失，顯著提升了 3D 變分自編碼器（VAE）的重建性能。
高質(zhì)量數(shù)據(jù)處理流程：開發(fā)了完善的數(shù)據(jù)構(gòu)建與治理流水線，包括質(zhì)量評分、數(shù)據(jù)篩選、修復(fù)與增強(qiáng)、SDF 數(shù)據(jù)生產(chǎn)等環(huán)節(jié)。通過這一流程，構(gòu)建了一個(gè)包含 200 萬高質(zhì)量“圖像-SDF”訓(xùn)練樣本對的數(shù)據(jù)集。
高效的 VAE 架構(gòu)：使用 SDF 進(jìn)行幾何表示，相較于此前常用的體素占用柵格具有更高的精度。
MoE Transformer 模型：TripoSG 是首個(gè)在 3D 領(lǐng)域發(fā)布的 MoE Transformer 模型。
TripoSG應(yīng)用場景
游戲與影視：快速生成游戲資產(chǎn)或 3D 特效元素，縮短開發(fā)周期。
工業(yè)與電商：將草圖或?qū)嵨镎掌D(zhuǎn)化為 3D 模型，用于產(chǎn)品預(yù)覽或虛擬展示。
教育與文化遺產(chǎn)：創(chuàng)建交互式教學(xué)模型或數(shù)字化文物，降低 3D 內(nèi)容創(chuàng)作門檻。
TripoSG使用教程
1. 安裝：
克隆倉庫并創(chuàng)建 conda 環(huán)境：
git clone https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSG.git cd TripoSG conda create -n tripoSG python=3.10 conda activate tripoSG
安裝依賴：
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/{your-cuda-version}
pip install -r requirements.txt2. 快速開始：從圖像生成 3D 網(wǎng)格：
python scripts/inference_triposg.py --image-input assets/example_data/hjswed.png
相關(guān)鏈接
項(xiàng)目主頁：https://yg256li.github.io/TripoSG-Page/
GitHub 源碼：https://github.com/VAST-AI-Research/TripoSG
Hugging Face 模型：https://huggingface.co/VAST-AI/TripoSG
Hugging Face 演示：https://huggingface.co/spaces/VAST-AI/TripoSG
論文：https://arxiv.org/abs/2502.06608
