学者·物质精华2.0（3DTopia 2.0）- 上海人工智能实验室携手新加坡南洋理工大学发布高级三维物件生成模型

书生·物华2.0指的是什么？

物华2.0（3DTopia 2.0），是由上海人工智能实验室携手南洋理工大学共同研发的一款先进的三维物体生成模型。该系统创新性地运用了基于原语的PrimX表示法，能够将对象的形状、纹理及材质信息压缩为紧凑的张量格式，从而实现高分辨率几何体的设计与构建。此款3DTopia 2.0依托Diffusion Transformer架构，具备从文本或图像输入高效生成具有物理基础渲染特性的三维资产的能力。其源代码已经开放，并允许免费商用使用，有望彻底改变游戏、电影制作、建筑设计及创意设计等领域中的三维内容创作方式。

书生·物华2.0的核心特性

• 利用多种类型的输入来创建三维对象能够依据文字说明或图片资料，迅速创建相应的3D模型。
• 高效的创造流程该模型能够在五秒钟之内实现从输入数据到三维模型的转变，显著提升了创作的速度和效率。
• 高精度与细腻质感所创建的三维物件具备光滑的形态以及随空间变化而变换的图案与表面质感，其效果几乎等同于实际物质的感觉。
• 该技术被直接集成到游戏引擎与设计应用程序中。所创建的三维模型能够直接应用于游戏开发平台及工业设计应用中，无须进一步加工。
• 提供高清几何形状支持利用PrimX表述方法，可以构建高清晰度的三维空间模型。

学者·物质精华2.0的运作机制

• PrimX表述方式一种创新性的采用原语形式的三维表达技术，该方法将物体的几何形状、反照率及材料属性编码进一个精简的张量结构中。每一个原语被视为一个小体积单元，并通过其在空间中的定位、统一的比例因子及其携带的空间变异负载（涵盖SDF值、颜色信息和材质特征）来定义参数。
• 原始修复程序压缩版本通过应用三维变分自编码器（VAE）来精简每个基本元素的空间数据，我们能够提取出潜在的基本标记。此方法利用了3D卷积网络结构，将原始高维度中的有效信息浓缩进一个低维度的潜在空间中，从而为后续的生成任务提供了一个优化过的输入基础。
• 潜藏基础扩散(Latent Foundation Diffusion)采用Diffusion Transformer（DiT）架构，该模型掌握了从杂乱无章的噪音中逐步消除噪声，并创建出满足特定输入要求的潜在基本元素标记的能力。这一过程模仿了物理世界中的扩散与去噪机制，能够产出拥有高分辨率几何形状和PBR材质属性的三维对象。
• 差异化渲染通过采用PrimX表述方法，实现了渲染的可微性，使得模型能够直接基于二维图像信息进行训练，进而增强了其利用当前图像资料进行自我优化的学习效能。

书生·物华2.0的工程链接

• GitHub代码库：可在GitHub上找到的项目链接为https://github.com/3DTopia/3DTopia-XL
• 关于arXiv的技术文章该链接指向一篇学术论文的PDF版本，具体内容需访问页面查看。若需要对特定段落或摘要进行伪原创改写，请提供具体文本内容。

书生·物华2.0的使用情境

• 视频游戏制作于游戏创作过程中，能够高效创建多样化的三维资源，包括人物、物件及场景组件等，从而加快开发进程并增强内容多样性。
• 影片与动画创作旨在为电影及动画构建三维环境与人物造型，大幅缩减手动建模所需时间和费用，并且增加创作的灵活性。
• 仿真技术中的虚拟环境(VR)与叠加现实(AR)创建高度真实的三维场景与物件以支持虚拟现实及增强现实应用程序，从而优化用户感受。
• 建筑设计与城乡规划于建筑设计与都市规划领域内，迅速构建三维建筑物模型及城市场景，助力设计者及规划人员优化设计方案并展现视觉效果。