El nuevo sistema de Tencent para crear 3D más rápido
Tencent presenta un método rápido para crear modelos 3D de alta calidad.
Xianghui Yang, Huiwen Shi, Bowen Zhang, Fan Yang, Jiacheng Wang, Hongxu Zhao, Xinhai Liu, Xinzhou Wang, Qingxiang Lin, Jiaao Yu, Lifu Wang, Zhuo Chen, Sicong Liu, Yuhong Liu, Yong Yang, Di Wang, Jie Jiang, Chunchao Guo
― 7 minilectura
Tabla de contenidos
- El Problema con la Generación 3D Tradicional
- Cómo Funciona el Sistema de Tencent
- Soporte de Textos e Imágenes
- Velocidad y Calidad
- Por Qué es Importante la Generación 3D
- Aprendiendo de Modelos 2D
- Desafíos por Superar
- Múltiples Vistas vs. Vista Única
- Combinando Técnicas
- Profundizando en lo Técnico
- Aplicaciones del Mundo Real de la Generación 3D
- Control de Calidad
- Comparaciones con Modelos Existentes
- Retroalimentación de Usuarios
- Velocidad vs. Calidad
- Reflexiones Finales
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Los modelos 3D están súper de moda hoy en día, especialmente en cosas como videojuegos, películas y compras en línea. Pero hacer cosas 3D bien chidas puede llevarle a los artistas un montón de tiempo y esfuerzo. ¿Y si hubiera una manera más rápida? Pues, Tencent cree que tienen algo especial.
Su nuevo enfoque combina textos e imágenes para crear objetos 3D más rápido y mejor. Han creado un sistema de dos pasos que podría hacerle la vida un poco más fácil a los artistas que quieren crear contenido 3D.
El Problema con la Generación 3D Tradicional
Normalmente, hacer modelos 3D puede sentirse como esperar a que hierva una olla de agua. Los artistas a menudo tienen que crear todo desde cero, lo que puede llevar horas, si no días. Las herramientas existentes a menudo tienen problemas para hacer objetos 3D que se vean consistentes y bonitos. A veces, lleva una eternidad generar un diseño, y hasta que se termina, puede que no represente lo que el artista quería.
Entonces, ¿qué hacemos? Ahí es donde entra el nuevo sistema de Tencent.
Cómo Funciona el Sistema de Tencent
Tencent presenta un proceso de dos etapas que está diseñado para abordar estos problemas. Aquí va un resumen de cómo funciona:
Primera Etapa: Generación de múltiples vistas
En esta etapa, Tencent usa un modelo especial para crear múltiples imágenes del mismo objeto desde diferentes ángulos. Piensa en ello como tomar selfies desde diferentes lados. Este proceso es rápido: toma aproximadamente 4 segundos para crear estas imágenes. Estas imágenes dan una vista rica del objeto 3D, haciendo más fácil entender su forma y características.Segunda Etapa: Reconstrucción 3D
Después de generar las imágenes, Tencent usa otro modelo para reconstruir el objeto 3D a partir de esas imágenes en unos 7 segundos. Aquí es donde ocurre la magia. El modelo es lo suficientemente inteligente como para lidiar con cualquier ruido o inconsistencias en las imágenes que recibió, lo que lo hace muy efectivo para recuperar la forma 3D final.
Soporte de Textos e Imágenes
Lo que hace que este sistema sea aún mejor es que puede usar tanto descripciones escritas como imágenes. Los artistas pueden introducir una descripción textual del objeto que tienen en mente, y el sistema generará el modelo 3D en consecuencia. Esto hace que el proceso de creación 3D sea más flexible y fácil de usar.
Velocidad y Calidad
La velocidad es genial, pero la calidad es crucial. Tencent se asegura de que su sistema no sacrifique calidad por velocidad. Este nuevo sistema puede crear objetos 3D de alta calidad en alrededor de 10 segundos, lo que es una gran mejora comparado con métodos anteriores que podían tardar mucho más y a menudo producían resultados menos satisfactorios.
Por Qué es Importante la Generación 3D
La generación 3D no es solo un truco tecnológico divertido; tiene usos prácticos en varios campos. Por ejemplo, en videojuegos, los desarrolladores necesitan modelos 3D rápidos y precisos para crear entornos inmersivos. En cine, los animadores tienen que visualizar escenas complejas que podrían ser imposibles de crear físicamente. Incluso los minoristas se benefician al poder ofrecer modelos virtuales de productos para compras en línea, mejorando la experiencia del cliente.
Aprendiendo de Modelos 2D
Tencent también está tomando notas del mundo de la generación de imágenes 2D. Se han dado cuenta de que el éxito de grandes modelos de lenguaje y la generación de imágenes y videos pueden guiar sus técnicas de generación 3D. En el pasado, muchos modelos 3D se hacían con una gran dependencia de datos específicos, lo que limitaba la variedad y riqueza de los activos. El crecimiento de herramientas que funcionan bien con imágenes 2D está inspirando nuevas maneras de abordar la creación 3D.
Desafíos por Superar
A pesar de los avances, todavía hay desafíos que enfrentar. El mayor problema es que los modelos 3D de alta calidad requieren un montón de datos. La mayoría de los conjuntos de datos disponibles para objetos 3D son mucho más pequeños que los conjuntos de datos disponibles para imágenes 2D, lo que hace que sea una batalla difícil construir un gran sistema. Tencent cree que pueden cerrar esta brecha aprovechando su comprensión de cómo funcionan los modelos 2D y aplicando ese conocimiento a los modelos 3D.
Múltiples Vistas vs. Vista Única
Uno de los aspectos más interesantes del enfoque de Tencent es el foco en la generación de múltiples vistas. La mayoría de los modelos tradicionalmente trabajan con imágenes únicas, lo que puede limitar la profundidad y el detalle del resultado. Al usar imágenes de múltiples vistas, Tencent ayuda a su sistema a crear una representación más completa del objeto.
Combinando Técnicas
Mientras que muchos métodos existentes funcionan con pautas estrictas, el enfoque de Tencent combina múltiples técnicas para hacer el proceso más fluido. Por ejemplo, el sistema usa vistas desde diferentes ángulos para crear un modelo 3D coherente en lugar de depender de solo una perspectiva. Esto ayuda a capturar detalles que de otra manera podrían pasarse por alto.
Profundizando en lo Técnico
En términos técnicos, el sistema emplea un modelo de difusión de múltiples vistas para desarrollar rápidamente múltiples imágenes y luego un modelo de reconstrucción feed-forward que une estas imágenes en una impresionante malla 3D. Aunque las cuestiones técnicas pueden parecer abrumadoras, el objetivo final es sencillo: producir un modelo 3D de calidad en poco tiempo.
Aplicaciones del Mundo Real de la Generación 3D
Las implicaciones de esta tecnología son vastas. Imagina poder crear diseños de muebles personalizados en segundos. ¿O qué tal generar modelos realistas para experiencias de realidad virtual? El potencial de aplicación es casi ilimitado.
Control de Calidad
Cuando se trata de calidad, Tencent ha construido mecanismos para asegurar que los modelos finales cumplan con altos estándares. Usan técnicas avanzadas para mantener la integridad de los modelos generados, así que los usuarios no terminen con formas raras y deformadas que no se parecen en nada a lo que tenían en mente.
Comparaciones con Modelos Existentes
¿Qué pasa con otros modelos que hay por ahí? El enfoque de Tencent ha sido comparado con métodos existentes, y los primeros indicadores muestran que su sistema puede superar a otros en términos de velocidad y calidad visual. ¡Buenas noticias para los entusiastas de la tecnología y los profesionales!
Retroalimentación de Usuarios
Uno de los aspectos más importantes de cualquier tecnología es cómo responden los usuarios. En varias pruebas, los usuarios han mostrado una fuerte preferencia por los modelos de Tencent sobre otros. La retroalimentación indica que la gente aprecia la combinación de velocidad y atractivo visual.
Velocidad vs. Calidad
Siempre está el viejo debate de velocidad contra calidad. Afortunadamente, el sistema de Tencent se desenvuelve bien en equilibrar ambos. Mientras que algunos enfoques pueden apresurarse en el proceso de generación, a menudo lo hacen a costa de la calidad. Tencent encontró la manera de minimizar este compromiso, permitiendo resultados rápidos pero sorprendentemente precisos.
Reflexiones Finales
En conclusión, el nuevo sistema de Tencent marca un cambio notable en cómo se crean los modelos 3D. Al incorporar la generación de múltiples vistas y aprovechar las fortalezas de las tecnologías existentes, han creado un marco que no solo es rápido sino también robusto. Las aplicaciones potenciales son emocionantes y abre puertas para artistas, desarrolladores y cualquiera interesado en el diseño 3D.
A medida que la tecnología continúa evolucionando, solo se puede imaginar cómo este marco moldeará el futuro de la generación 3D. ¡Quién sabe? ¡Quizás todos estemos creando a nuestros amigos virtuales o gadgets personalizados en solo unos clics!
Título: Tencent Hunyuan3D-1.0: A Unified Framework for Text-to-3D and Image-to-3D Generation
Resumen: While 3D generative models have greatly improved artists' workflows, the existing diffusion models for 3D generation suffer from slow generation and poor generalization. To address this issue, we propose a two-stage approach named Hunyuan3D-1.0 including a lite version and a standard version, that both support text- and image-conditioned generation. In the first stage, we employ a multi-view diffusion model that efficiently generates multi-view RGB in approximately 4 seconds. These multi-view images capture rich details of the 3D asset from different viewpoints, relaxing the tasks from single-view to multi-view reconstruction. In the second stage, we introduce a feed-forward reconstruction model that rapidly and faithfully reconstructs the 3D asset given the generated multi-view images in approximately 7 seconds. The reconstruction network learns to handle noises and in-consistency introduced by the multi-view diffusion and leverages the available information from the condition image to efficiently recover the 3D structure. Our framework involves the text-to-image model, i.e., Hunyuan-DiT, making it a unified framework to support both text- and image-conditioned 3D generation. Our standard version has 3x more parameters than our lite and other existing model. Our Hunyuan3D-1.0 achieves an impressive balance between speed and quality, significantly reducing generation time while maintaining the quality and diversity of the produced assets.
Autores: Xianghui Yang, Huiwen Shi, Bowen Zhang, Fan Yang, Jiacheng Wang, Hongxu Zhao, Xinhai Liu, Xinzhou Wang, Qingxiang Lin, Jiaao Yu, Lifu Wang, Zhuo Chen, Sicong Liu, Yuhong Liu, Yong Yang, Di Wang, Jie Jiang, Chunchao Guo
Última actualización: 2024-12-06 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.02293
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.02293
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
Gracias a arxiv por el uso de su interoperabilidad de acceso abierto.
Enlaces de referencia
- https://support.apple.com/en-ca/guide/preview/prvw11793/mac#:~:text=Delete%20a%20page%20from%20a,or%20choose%20Edit%20%3E%20Delete
- https://www.adobe.com/acrobat/how-to/delete-pages-from-pdf.html#:~:text=Choose%20%E2%80%9CTools%E2%80%9D%20%3E%20%E2%80%9COrganize,or%20pages%20from%20the%20file
- https://superuser.com/questions/517986/is-it-possible-to-delete-some-pages-of-a-pdf-document
- https://github.com/cvpr-org/author-kit