Meta与牛津大学联手打造的AI创造3D模型计划——VFusion3D

VFusion3D指的是什么？

Meta 和牛津大学的研究团队共同研发了名为 VFusion3D 的AI项目，该项目能够依据单一图像或文字描述创建出高品质的三维模型。VFusion3D 利用微调过的视频AI预训练模型生成合成三维数据，从而克服了获取高质量三维训练数据的难题。此技术能在数秒内将单张图片转化为复杂的3D模型，并且在用户测试中，其生成效果得到了超过90%的认可率。未来，VFusion3D 有望推动虚拟现实、游戏制作和数字创意产业的发展与革新。

VFusion3D的核心特性

• 创建三维物体模型通过单一的二维图片迅速构建三维模型，实现由平面向立体视觉效果的转变。
• 从文本生成三维模型依据文字说明创建对应的三维模型，提升了创作过程中的灵活度。
• 从多个角度进行图像渲染所创建的3D模型允许用户从多个视角进行查看，从而提升了模型的表现层次和立体感。
• 优质内容生成所创建的3D模型具备精细的细节与极高的真实性，非常适合用于专业的视觉设计及产品呈现。
• 迅速创建模型设计设计师与开发者能够快速地对3D设计方案进行改进和完善，从而加快产品的开发进度。
• 解决数据短缺的问题方法利用合成数据生成方法，解决了获得高质量3D数据的难题。

VFusion3D的工程链接

• Git存储库：访问该项目的地址为 https://github.com/facebookresearch/vfusion3d 页面。

怎样操作VFusion3D软件

• 准备工作环境需确认已在电脑上部署了所需的软件组件与库文件，包括但不限于 Python 运行环境、深度学习平台（例如 PyTorch 或 TensorFlow），以及相关的其他依赖项。
• 取得程序代码前往 VFusion3D 的 GitHub 存储库，并将其代码复制或下载至你的本地系统。
• 添加所需依赖项依照项目中的README文件来安装所有的必需依赖。
• 资料预备为VFusion3D的训练与测试筹备或是获取相应的数据集，这些数据集涵盖2D图片、文字说明以及3D模型信息。
• 设置模型参数依据需求修改模型的设置文件，涵盖训练参数、数据位置以及输出目录等内容。
• 培养模型利用给定的脚本对 VFusion3D 模型进行培训，包括调整预先训练好的模型或是完全重新开始训练。
• 创建三维内容利用已培训的模型，通过提供二维图像或是文字说明来创建三维物体。

VFusion3D的使用情境

• 虚拟实境（VR）与扩增实境（AR）在虚拟现实与增强现实应用里，VFusion3D 能迅速创建三维场景及物件，带来更为生动且真实的沉浸感体验。
• 制作电子游戏使用VFusion3D，设计师能够迅速构建游戏角色与建筑物的三维模型，从而加快游戏的设计与开发进程。
• 影视及休闲行业利用 VFusion3D，艺术家能够快速地将概念艺术转化为三维场景与特殊效果，从而显著降低创作周期及费用开支。
• 三维打印技术使用VFusion3D，设计师与工程师能够迅速将构思转变为可供3D打印的模型，从而加快原型制作及产品研发的速度。