创新三维网格生成技术 —— 来自华中科技大学与华南理工大学的Fancy123

Fancy123指的是什么？

Fancy123是由华中科技大学与华南理工大学共同研发的一种三维网格生成技术，利用即插即用的变形算法从单一图片创建出高品质的三维模型。该方案整合了两个增强组件和反投影处理，旨在消除多视角图像间的局部差异、提升网格对原始图像的真实度并确保视觉清晰性。外观强化模块通过调整二维多视图影像实现像素对齐，而保真度强化模块则通过对变形后的三维网格与输入图片的匹配来优化效果。在一系列定性和定量测试中，Fancy123表现出色，并且可以轻松地被纳入现有的单图像到三维转换流程之中。

Fancy123的核心特性

• 由单一图像创建三维模型网架利用单个RGB图片创建一个色彩鲜明、细节丰富且忠实于原始输入的三维网格结构。
• 处理多个视角图像中的局部差异问题利用外观优化组件，调整通过2D多视角扩散模型创建的图片中的差异性，以提升各视角的一致性。
• 增强网格在处理输入图像时的忠实度通过运用提升准确性的模块，对3D模型进行精细调节以更好地贴合原始图片，并进一步增加两者之间的相似程度。
• 保证图像的极高分辨率通过运用反向投影技术，把原始图片与经过变换处理的多个视角影像映射至由LRM构建出的网格式结构中，旨在增强该结构色彩的表现力，并消除其上的朦胧视觉效应。

Fancy123的核心技术机制

• 多重视角扩展模型利用二维多视角扩散模型，根据给定的源图片创建一系列不同的视角图像。
• 大规模重构系统（LMRS）利用LRM技术迅速构建基于多个视角图片的初步三维网格模型。
• 外貌提升组件通过改进针对网格的二维形变场来校正多视角图片里的偏移像素点。把经过变换处理的多视角影像重新投射回原初网格中，以此提升视觉效果并降低幻影现象的发生。
• 提升真实感的组件通过利用Jacobian场实施参数化网格形变来优化网格结构，使之更加吻合于原始图片。同时计算出原图的摄像机参数值，在进行形变处理时确保能够维持与初始图像的一致性关联。
• 逆向投影过程经过2D及3D变换处理后，Fancy123采用逆向投影技术，近乎完美地将原始图片与变化后的多个视角图像对应至网格结构中，从而增强了网格色彩的鲜明程度。
• 直接安装使用的组件Fancy123的两款强化组件被设计成可以轻松插入和使用，在进行推断处理时能够有效运行，并且可以无间断地加入到多种已有的从单一图片生成三维模型的技术当中。

Fancy123的工程链接

• GitHub代码库：访问该项目的GitHub页面，请前往 https://github.com/YuQiao0303/Fancy123
• arXiv科技文章在学术论文数据库中可以找到这篇文档的链接: 2411.16185，具体地址为 https://arxiv.org/pdf/2411.16185。

Fancy123的使用情境

• 仿真环境（VE）与扩增实境（AR）在使用VR和AR技术的应用程序中，通过将现有二维图像转化为三维模型来增强用户的沉浸式感受。
• 电子游戏创作游戏开发人员能够迅速创建三维游戏资源，从而降低手动建模所需的工时与费用。
• 影片与动漫创作创作者设计精妙的三维人物与环境，应用于影片及动画作品中。
• 三维打印技术通过把二维的设计图纸或者图片转化为三维模型，并利用这些模型进行各类物件的3D打印工作，比如制作玩具和艺术作品等。
• 网上购物电商网站通过呈现商品的三维视图，使顾客能够更加清晰和直接地理解产品的外观与细节。