Phidias - 检索增强的3D内容生成模型，支持多模态输入

Phidias是什么

Phidias是一个先进的3D内容生成模型，将检索增强生成（RAG）的概念引入到3D建模领域。模型能基于用户提供的或从大型数据库中检索到的3D参考模型，辅助生成新的3D内容。Phidias通过一个包含元控制网络、动态参考路由和自参考增强等关键组件的复杂系统，提高3D生成任务的质量和可控性。Phidias能从单个图像或文本提示生成三维模型，能在给定一个不完整的3D模型时，准确预测并填充缺失部分，同时保持原有模型的细节和完整性。Phidias支持交互式3D生成和高保真3D补全等应用，极大地扩展3D建模的能力和灵活性。

Phidias的主要功能

• 检索增强的3D生成：基于检索到的或用户提供的3D参考模型辅助生成新的3D内容。
• 多模态输入：支持从文本、图像和现有3D模型生成3D内容。
• 高质量生成：提高生成的3D模型的质量、细节和逼真度。
• 增强的泛化能力：通过3D参考模型作为外部记忆，提高模型处理不常见视角或对象的能力。
• 可控性：允许用户调整3D参考模型来控制生成过程，实现预期的3D形状和风格。
• 交互式生成：用户通过粗略的3D形状指导，与生成模型进行交互，实现所需的结果。
• 高保真补全：补全不完整3D模型的缺失部分，同时保持原有细节。

Phidias的技术原理

• 元控制网络（Meta-ControlNet）：动态调整条件信号的强度，解决参考模型和目标图像之间的不一致问题。
• 动态参考路由：根据去噪过程的不同阶段调整3D参考模型的分辨率，从粗糙到精细逐步引入细节。
• 自参考增强：用3D模型自身的增强版本作为参考，通过模拟各种不一致性进行自监督训练。
• 多视图扩散模型：将3D参考模型转换为多视图正则坐标图（CCMs），提供在不同视图中一致的几何信息。
• 稀疏视图3D重建：基于生成的多视图图像通过3D重建技术得到最终的3D模型。
• 渐进式课程学习：在训练过程中，逐渐增加训练难度，从而更好地利用不同相似度的参考模型。

Phidias的项目地址

• 项目官网：rag-3d.github.io
• GitHub仓库：https://github.com/3DTopia/Phidias-Diffusion
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.11406

Phidias的应用场景

• 3D艺术与设计：艺术家和设计师用Phidias从概念草图或描述中生成3D模型，加速创作过程。
• 游戏开发：游戏开发者基于Phidias快速生成游戏资产，如角色、道具和环境元素。
• 电影和动画制作：在电影和动画产业中，Phidias用于创建高细节的3D模型，减少手工建模的需求。
• 虚拟现实(VR)和增强现实(AR)：为虚拟环境快速生成逼真的3D对象和场景，提升用户沉浸感。
• 建筑和城市规划：根据设计草图或描述生成3D建筑模型，辅助规划和可视化。
• 教育和培训：在教育领域，Phidias用于创建教学模型和可视化复杂的概念。