【AIGC从零开始】AIGC小白学习心得第二讲：3D生成模型
提示：文章写完后，目次可以主动生成，如何生成可参考右边的资助文档前言
二维的图像生成已经愈来愈趋近成熟，三维空间内的内容生成比年来得到广泛的关注，3D生成使命也面临着更大的挑战。
本文围绕comfyui，整理记录了近两年来最新的图生3D模型，如有错误缺失，还请大家斧正。
一、Stable Video 3D（sv3d）
SV3D具有两个版本：SV3D_u和SV3D_p。SV3D_u基于单张图像生成轨道视频，而SV3D_p则扩展了SV3D_u的功能，可以根据指定的相机路径创建3D模型视频。
长处：机动高效、可拓展性强（影视制作、游戏开辟、工业设计）。
需留意：输入图片的质量对效果影响很大，需要选择高质量的图片输入；生成速率较慢，需要肯定的盘算资源。
二、TripoSR
论文：https://www.semanticscholar.org/paper/TripoSR%3A-Fast-3D-Object-Reconstruction-from-a-Image-Tochilkin-Pankratz/4299b79ef41601cf6e3e0603f7216d72b6d1315f
源代码：VAST-AI-Research/TripoSR (github.com)
TripoSR的设计基于LRM，利用 Transformer 架构，专为单图像 3D 重建而设计。 它采用单个 RGB 图像作为输入，并输出图像中对象的 3D 表示。
TripoSR 的核心包罗以下组件：图像编码器、图像到三平面解码器和基于三平面的神经辐射场 (NeRF)。
优劣：制作服从高、响应速率快，生成质量一般。
三、LRM系列
1.LRM
论文：2311.04400 (arxiv.org)
LRM方法采用基于transformer的编码器-解码器架构，以数据驱动的方式从单个图像中获取3D对象表示。
LRM使用预训练的视觉转换器DINO作为图像编码器来生成图像特性。随后，该算法学习图像到三平面转换器解码器，通过交叉留意力将二维图像特性投射到三维三平面上，通过自留意力有效地模拟空间布局三平面补丁之间的关系。
2.GS-LRM
论文：https://www.semanticscholar.org/paper/GS-LRM%3A-Large-Reconstruction-Model-for-3D-Gaussian-Zhang-Bi/8ed0477f640fa3a2d5411155e445d13752821629
GS-LRM模型采用了一个简单的基于transformer的架构，包罗将输入姿态图像分块，通过一系列的transformer块通报拼接的多视图图像标记，并从这些标记中直接解码最终的逐像素高斯参数进行可微分渲染。与只能重建对象的先前的LRM不同，通过预测逐像素高斯，GS-LRM可以自然地处理标准大、复杂度高的场景，响应速率更快、质量更高。
3.OpenLRM
源代码：3DTopia/OpenLRM: An open-source impl. of Large Reconstruction Models (github.com)
OpenLRM基于LRM，利用高效的记忆优化留意力机制（基于xFormers），结合DINOv2编码器的强大功能，实现了在大规模数据集（如Objaverse和MVImgNet）上的训练，能够处理高维度特性映射。
四、CRM
论文：https://www.semanticscholar.org/reader/2177967931f395f88faa630019e3cd9b1831ffc1
源代码：thu-ml/CRM: Single Image to 3D Textured Mesh in 10 seconds with Convolutional Reconstruction Model. (github.com)
Comfyui安装：flowtyone/ComfyUI-Flowty-CRM：这是一个自界说节点，可让您直接从 ComfyUI 使用卷积重建模型。 (github.com)
CRM强调了将几何先验知识整合到网络设计中的必要性，其创建在关键观察的基础上，首先，它从单个输入图像生成六张正射视图图像，然后将这些图像馈送到卷积U-Net中，利用其强大的像素级对齐能力和可观的带宽来创建高分辨率的3d视图。
五、LGM
论文：https://arxiv.org/abs/2402.05054
源代码：https://github.com/3DTopia/LGM
从四个视角图片中合成高分辨率三维表征，进而通过已有的文本到多视角图像或单图到多视角图像的模型。
六、Unique3D
论文：https://www.semanticscholar.org/paper/Unique3D%3A-High-Quality-and-Efficient-3D-Mesh-from-a-Wu-Liu/dac2d86182abcc25ad66ec1a73646ca06087772f
源代码：AiuniAI/Unique3D: Official implementation of Unique3D: High-Quality and Efficient 3D Mesh Generation from a Single Image (github.com)
Comfyui安装：jtydhr88/ComfyUI-Unique3D: ComfyUI Unique3D is custom nodes that running AiuniAI/Unique3D into ComfyUI (github.com)
2024年六月清华大学开源：单张图片→3D模型转换框架，结合多视图扩散模型和法线扩散模型，采用多级上采样方法、ISOMER网格重建算法，效果优于CRM、OpenLRM等模型。
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