GET3D
从图像中学习的高质量3D纹理形状的生成模型
GET3D是由NVIDIA开发的一款创新生成模型，旨在通过从2D图像中学习生成高质量的3D纹理形状。其核心目标是解决传统3D内容生成方法在几何细节、拓扑复杂性和纹理生成方面的不足，从而为游戏、机器人、建筑和社交媒体等行业提供更高效、更高质量的3D内容解决方案。
GET3D的技术特点与架构
显式表面表示：GET3D直接生成显式的3D网格（显式表面），而无需中间隐式表示。这使得生成的模型可以直接用于标准3D渲染引擎，无需额外的处理步骤。
几何与纹理分离：GET3D采用两个潜在编码器生成3D SDF（距离场）和纹理场。DMTet工具用于从SDF中提取3D表面网格，并在表面点查询纹理场以获取颜色信息。这种分离允许几何形状和纹理之间的解耦，进一步提升了生成模型的灵活性。
基于GAN的架构：GET3D使用生成对抗网络（GAN）方法，包括两个判别器：一个用于RGB图像，另一个用于轮廓图，以区分真实与伪造的输入。这种端到端的训练方式确保了模型的高效性和生成质量。
可微分渲染技术：GET3D利用基于光栅化的可微分渲染器，将纹理网格渲染成高分辨率的2D图像，从而支持对抗性损失训练。这种方法提高了模型对几何细节和纹理质量的控制能力。
无监督材质生成：结合DIBR++技术，GET3D能够无监督地生成材质和视点依赖的照明效果，进一步增强了生成内容的真实感。
GET3D的发展历程
研究背景与动机：随着虚拟世界和元宇宙的发展，对高质量3D内容的需求日益增加。然而，传统的3D建模工具如Blender和Maya需要大量时间和专业知识，难以满足快速生成多样化高质量内容的需求。因此，NVIDIA启动了GET3D项目，希望通过AI技术简化3D内容生成流程。
首次亮相与技术突破：GET3D于2022年首次亮相，并在NeurIPS 2022上展示了其卓越性能。它通过结合可微分表面建模、可微分渲染和2D GAN的成功经验，显著提升了3D形状生成的质量和多样性。
模型优化与社区贡献：自发布以来，GET3D模型经过多次优化，例如引入FlexiCubes作为DMTet的替代方案，以提高生成效率和灵活性。此外，NVIDIA还开放了GET3D作为开源项目，鼓励社区成员进行扩展和改进。
应用领域扩展：GET3D不仅在游戏开发、建筑设计和机器人等领域表现出色，还被应用于虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及电影制作等场景。其生成的高质量纹理网格可以直接导入游戏引擎和3D渲染器进行进一步编辑和渲染。
GET3D的优势与未来展望
高效性与灵活性：GET3D能够在单个NVIDIA GPU上每秒生成约20个高质量形状，显著提高了内容创作的速度。同时，其生成的模型可以直接用于多种下游任务，如材质生成、形状编辑和光照模拟。
广泛应用前景：随着技术的不断进步，GET3D有望进一步拓展其应用范围，包括可持续制造、科学教育和文化保护等领域。
持续优化与社区支持：NVIDIA计划继续优化GET3D模型，并通过社区反馈不断改进其性能。未来版本可能会支持更多类型的输入图像，并进一步提升生成内容的真实感和多样性。
GET3D作为一款创新的生成模型，通过其先进的架构和技术实现了从2D图像到高质量3D纹理形状的高效转换。它不仅解决了传统3D建模工具的局限性，还为多个行业的数字化转型提供了强有力的支持。随着技术的不断发展和完善，GET3D有望在未来成为3D内容生成领域的革命性工具。