Hi3DGen 3D几何生成框架由港中大、字节跳动与清华大学联合研发

Hi3DGen是什么

Hi3DGen是由香港中文大学（深圳）、字节跳动和清华大学的研究团队联合开发的一种高保真三维几何生成框架。该系统能够从单张二维图像中重建出具有高度真实感的三维模型，并通过法线图作为中间表示，实现对复杂几何细节的精确捕捉。这种创新方法在现有技术的基础上实现了显著的技术突破。

Hi3DGen的核心功能

Hi3DGen系统主要包含以下几个关键功能模块：

• 2D到3D模型转换：能够将单张二维图像高效转换为具有丰富细节的三维几何模型。
• 图像法线估计：通过创新性的噪声注入技术和双流训练策略，实现了对图像低频和高频特征的有效分离。这种分离使系统能够在保持整体形状稳定的同时，精准捕捉细微纹理变化。
• 法线驱动几何生成：基于法线图的正则化机制，结合潜在扩散模型，显著提升了三维模型重建的保真度。
• 3D数据合成：提供了一套完整的3D数据集构建工具链，支持高效高质量的训练数据准备。

Hi3DGen的技术架构

系统的核心技术架构包括以下几个部分：

• 图像法线估计器：通过引入噪声注入和双流训练策略，实现了对图像低频形状特征和高频细节特征的有效分离。这种分离机制使生成的法线图既保持整体结构稳定，又具备丰富的纹理细节。
• 几何学习模块：基于法线图作为正则化约束，通过潜在扩散模型进行训练优化。该过程显著提升了三维几何重建的质量和精度。
• 3D数据合成管道：提供了一套完整的3D数据集构建工具链，支持从单张图像到多视角数据的高效转换，并为后续训练提供了高质量的数据支撑。
• 两阶段生成流程：
  • 第一阶段：基础多视图生成：采用预训练视频扩散模型，通过引入额外的相机姿态条件进行微调。系统能够将单视角图像转换为低分辨率的3D感知序列（轨道视频）。
  • 第二阶段：多视图细化：将第一阶段输出的低分辨率多视图数据输入到基于深度网络的增强模块中，进一步提升重建精度和细节表现力。
• 后处理优化：通过一系列几何优化算法（如平滑处理、拓扑优化等），显著提升了最终三维模型的质量。

Hi3DGen的应用场景

凭借其强大的功能和技术优势，Hi3DGen在多个领域展现出广阔的应用前景：

• 数字重建：能够从单张照片快速重建物体或人物的三维模型。
• 影视特效：为电影制作提供高质量的虚拟角色和场景建模。
• 工业设计：支持复杂产品的逆向工程和数字化改造。
• 文化遗产保护：为文物修复和数字化保存提供了新的技术手段。
• 医学影像分析：能够从二维医学图像生成高精度的三维模型，辅助医生进行诊断和治疗方案制定。
• 虚拟现实：为VR/AR应用提供高质量的三维内容支持。

项目信息

Hi3DGen项目的官方地址如下：

GitHub链接：[待补充]

论文链接：[待补充]

团队联系方式：[待补充]

注：以上信息可能会因时间推移而发生变化，建议访问项目官网获取最新资料。