LATTE3D – 英伟达推出的文本快速生成3D对象的模型

LATTE3D概念解析

英伟达多伦多AI实验室的研究人员开发了一款革命性的模型——LATTE3D。这款模型能够实现从文本描述到3D对象的快速生成，其生成速度仅为400毫秒，大大提升了3D内容创作的效率。LATTE3D运用了一项创新技术——“摊销优化”，通过在多个文本提示上训练一个共用的文本条件模型，提升了模型对新文本输入的适应性和生成速度。

以下是LATTE3D的关键特点和详细信息：

LATTE3D关键特点

• 文本驱动的3D合成：基于文本输入，如“一只戴帽子的阿米巴状绒布蟹”，生成具有特定特征的三维模型。
• 快速响应：仅需400毫秒即可生成一个3D对象，实现了用户输入的即时视觉反馈。
• 高质量渲染：融合了神经场和纹理表面生成技术，生成细节丰富、视觉逼真的3D模型。
• 3D风格化工具：可对现有的3D模型进行风格或主题上的创新，增加了视觉表现的多样性。

官方资源

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技术创新与架构

LATTE3D的训练过程分为两个主要阶段，每个阶段都采用独特的方法来优化模型性能：

1. 体积渲染和纹理几何训练：首先，模型通过体积渲染学习纹理和几何形状，并利用3D感知图像先验的SDS梯度以及与3D资产库中的模型比较的正则化损失来增强文本提示的稳健性。
2. 基于表面的渲染和纹理训练：在第二阶段，重点转移到提升纹理质量上，同时使用基于表面的渲染方法。

此外，LATTE3D的架构方法涉及两个关键网络：纹理网络T和几何网络G，它们都由triplanes和U-Net组合而成。在训练的第一阶段，两个网络的编码器共享相同的权重集，而到了第二阶段，几何网络G的参数被固定，纹理网络T则根据输入文本嵌入的MLP进行更新和进一步上采样。

结语

LATTE3D的推出不仅为3D模型生成领域带来了新的技术突破，也为设计师、艺术家和开发者在3D内容创作上提供了前所未有的便捷和可能性。通过将先进的AI技术与3D渲染相结合，英伟达多伦多AI实验室再一次证明了其在推动人工智能技术发展上的领导地位。