Kiss3DGen – 基于图像扩散模型的3D资产生成框架

Kiss3DGen是什么

Kiss3DGen是创新的3D资产生成框架，通过重新基于预训练的2D图像扩散模型来高效生成、编辑和增强3D对象。核心在于生成“3D Bundle Image”，将多视图图像及对应的法线图组合成一种拼贴表示，法线图用于重建3D网格，多视图图像则提供纹理映射。将复杂的3D生成问题转化为2D图像生成任务，充分利用了预训练扩散模型的知识，兼容多种扩散模型技术，支持3D编辑、网格和纹理增强等功能。

Kiss3DGen的主要功能

• 文本到3D生成：用户可以通过简单的文本描述生成高质量的3D模型。
• 图像到3D生成：框架能够将2D图像转换为3D模型，适用于将现有的图像内容扩展到三维空间。
• 混合生成流程：用户可以结合图像到3D和文本引导的网格编辑，创建复杂的3D场景。
• 多视图图像与法线图结合：框架生成“3D Bundle Image”，即多视图图像及其对应的法线图的拼贴表示。法线图用于重建3D网格，多视图图像提供纹理映射，生成完整的3D模型。
• 支持多种编辑功能：Kiss3DGen支持生成3D模型，兼容多种扩散模型技术，支持3D编辑、网格和纹理增强等功能。
• 高效训练与推理：框架在有限的训练数据下表现出色，能快速生成高质量的3D模型。
• 多任务生成能力：Kiss3DGen能同时处理多种生成任务，包括从文本或图像生成3D模型、编辑现有3D模型以及提升3D资产的质量。

Kiss3DGen的技术原理

• 重新利用2D扩散模型：Kiss3DGen的核心思想是将3D生成问题转化为2D图像生成问题。通过微调预训练的2D扩散模型（如Stable Diffusion），框架能基于现有的强大2D生成能力，避免从头训练复杂的3D生成模型。
• 3D Bundle Image：框架引入了“3D Bundle Image”的概念，是由多视图图像及其对应的法线图组成的拼贴表示。能从2D图像中提取足够的信息来重建完整的3D模型。
• 法线图增强：法线图是Kiss3DGen的关键技术之一。通过捕捉物体表面的方向信息，帮助模型重建出更精确的3D几何形状。法线图的引入使得从2D到3D的转换更加高效和准确。
• ControlNet技术：为了实现更精确的3D编辑，Kiss3DGen引入了ControlNet技术。用户可以通过文本提示或空间线索对生成的3D模型进行局部修改，实现更灵活的编辑功能。

Kiss3DGen的项目地址

• 项目官网：https://ltt-o.github.io/Kiss3dgen.github.io/
• Github仓库：https://github.com/EnVision-Research/Kiss3DGen
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.01370
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/LTT/Kiss3DGen

Kiss3DGen的应用场景

• 游戏开发：开发者可以通过文本描述或图像输入直接生成游戏所需的3D资产，例如角色、道具和场景。
• 影视制作：在影视特效和动画制作中，Kiss3DGen可用于快速生成复杂的3D场景和角色模型。
• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：Kiss3DGen生成的3D模型可以直接用于VR和AR应用中。在VR场景中，用户可以通过简单的文本描述生成个性化的虚拟环境或物品，增强沉浸感。
• 数字孪生：Kiss3DGen可以用于生成数字孪生模型，例如城市建筑、工业设备等。Kiss3DGen能快速构建出高精度的数字孪生场景，为智慧城市、工业4.0等应用提供支持。
• 教育与培训：在教育领域，Kiss3DGen可以生成用于教学的3D模型，例如历史文物、生物模型等，帮助学生更直观地理解复杂的概念。