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机器之心编辑部
连续「预测下一个 token」能生成句子 ，革D果惊同理 ，建模连续「预测下一个三角形网格」也能生成 3D 模型 。成效
在计算机图形学中，动专「三角形网格」是业建 3D 几何物体的主要表现形式 ，也是模师2024澳门资料大全正版120游戏 、电影和 VR 界面中主要使用的革D果惊 3D 资产表示方法。业界通常基于三角形网格来模拟复杂物体的建模表面 ，如建筑 、成效车辆 、动专动物 ，业建常见的模师几何变换 、几何检测 、革D果惊渲染着色等动作 ，建模也需要基于三角形网格进行 。成效
与点云或体素等其他 3D 形状表示法相比 ，三角形网格提供了更连贯的表面表示法 ：更可控 、更易操作 、baby直播在线观看免费更紧凑 ，可直接用于现代渲染流水线 ，以更少的基元获得更高的视觉质量。
此前 ，已有研究者尝试过使用体素 、点云和神经场等表示方法生成 3D 模型，这些表示也需要通过后处理转换成网格以在下游应用中使用 ，例如使用 Marching Cubes 算法进行 iso-surfacing 处理 。
遗憾的是，这样做的结果是网格密度过高 、网格划分过细 ，经常出现过度平滑和等值曲面化带来的凹凸不平的错误，如下图所示 ：
相比之下，3D 建模专业人员建模的 3D 网格在表示上更加紧凑 ，同时以更少的三角形保持了清晰的细节 。
一直以来 ，很多研究者都希望解决自动生成三角形网格的2024澳门最准资料免费网站任务 ，以进一步简化制作 3D 资产的流程 。
在最近的一篇论文中 ，研究者提出了新的解决方案 ：MeshGPT ，将网格表示直接生成为一组三角形 。
论文链接：https://nihalsid.github.io/mesh-gpt/static/MeshGPT.pdf
受语言生成模型 Transformer 的启发 ，他们采用了一种直接序列生成方法 ，将三角形网格合成为三角形序列。
按照文本生成的范式 ，研究者首先学习了三角形词汇 ，三角形被编码为潜在量化嵌入 。为了鼓励学习到的三角形嵌入保持局部几何和拓扑特征 ，研究者采用了图卷积编码器。然后 ，这些三角形嵌入由 ResNet 解码器解码 ，该解码器将其处理表示三角形的 token 序列 ，生成三角形的顶点坐标 。最终，研究者在所学词汇的基础上训练基于 GPT 的架构 ，从而自动生成代表网格的三角形序列 ，并获得了边缘清晰 、高保真度的优势 。
在 ShapeNet 数据集上进行的多个类别的实验表明 ，与现有技术相比 ，MeshGPT 显著提高了生成 3D 网格的质量 ，形状覆盖率平均提高了 9% ，FID 分数提高了 30 个点 。
在社交媒体平台上 ，MeshGPT 也引发了热议 ：
有人说 ：「这才是真正革命性的 idea 。」
一位网友指出 ，该方法的亮点在于克服了其他 3D 建模方法的最大障碍 ，即编辑能力 。
有人大胆预测，或许每一个自上世纪 90 年代以来尚未解决的难题，都可以从 Transformer 中得到启发 ：
也有从事 3D / 电影制作相关行业的用户对自己的职业生涯表示担忧 ：
不过 ，也有人指出 ，从论文给出的生成示例来看 ，这一方法还未达到大规模落地的阶段 ，一位专业建模人员完全可以在 5 分钟内制作出这些网格 。
这位评论者表示 ，下一步可能是由 LLM 控制 3D 种子的生成 ，并将图像模型添加到架构的自回归部分 。走到这一步后 ，游戏等场景的 3D 资产制作才能实现大规模的自动化 。
接下来 ，就让我们看看 MeshGPT 这篇论文的研究细节。
方法概述
受大语言模型进步的启发 ，研究者开发了一种基于序列的方法 ，将三角形网格作为三角形序列进行自回归生成 。这种方法能生成干净 、连贯和紧凑的网格，具有边缘锐利和高保真的特点 。
研究者首先从大量的 3D 物体网格中学习几何词汇的嵌入 ，从而能够对三角形进行编码和解码 。然后，根据学习到的嵌入词库，以自回归下索引预测的方式训练用于网格生成的 Transformer 。
为了学习三角形词汇，研究者采用了图形卷积编码器 ，对网格的三角形及其邻域进行操作 ，以提取丰富的几何特征 ，捕捉 3D 形状的复杂细节 。这些特征通过残差量化被量化为 codebook 中的 Embedding ，从而有效减少了网格表示的序列长度 。这些内嵌信息在排序后，在重建损失的指导下，由一维 ResNet 进行解码 。这一阶段为 Transformer 的后续训练奠定了基础 。
然后 ，研究者利用这些量化的几何嵌入 ，训练出一个 GPT 类型的纯解码器 transformer 。给定从网格三角形中提取的几何嵌入序列 ，训练 transformer 来预测序列中下一个嵌入的 codebook 索引 。
训练完成后，transformer 可以自回归采样，以预测嵌入序列 ，然后对这些嵌入进行解码 ，生成新颖多样的网格结构 ，显示出与人类绘制的网格类似的高效 、不规则三角形 。
MeshGPT 采用图卷积编码器处理网格面 ，利用几何邻域信息捕捉表征 3D 形状复杂细节的强特征 ，然后利用残差量化方法将这些特征量化成 codebook 嵌入 。与简单的向量量化相比，这种方法能确保更好的重建质量 。在重建损失的指导下，MeshGPT 通过 ResNet 对量化后的嵌入进行排序和解码 。
该研究使用 Transformer 从预先学习的 codebook 词汇中生成网格序列作为 token 索引。在训练过程中 ，图形编码器会从网格面提取特征 ，并将其量化为一组面嵌入 。这些嵌入会被扁平化 ，用开始和结束 token 进行标记 ，然后送入上述 GPT 类型的 transformer 。该解码器通过交叉熵损失进行优化 ，预测每个嵌入的后续 codebook 索引 。
实验结果
该研究将 MeshGPT 与常见的网格生成方法进行了比较实验 ，包括 ：
Polygen，通过首先生成顶点，然后生成以顶点为条件的面来生成多边形网格；BSPNet，通过凸分解来表征网格；AtlasNet ，将 3D 网格表征为多个 2D 平面的变形。
此外，该研究还将 MeshGPT 与基于神经场的 SOTA 方法 GET3D 进行了比较 。
如图 6 、图 7 和表 1 所示 ，在全部的 4 个类别中 ，MeshGPT 都优于基线方法 。MeshGPT 可以生成尖锐、紧凑的网格 ，并具有较精细的几何细节 。
具体来说 ，与 Polygen 相比 ，MeshGPT 能生成具有更复杂细节的形状，并且 Polygen 在推理过程中更容易积累错误；AtlasNet 经常出现折叠瑕疵（folding artifact） ，导致多样性和形状质量较低；BSPNet 使用平面的 BSP 树往往会产生具有不寻常三角测量模式的块状形状；GET3D 可生成良好的高层次形状结构，但三角形过多 ，且平面不完美 。
如表 2 所示 ，该研究还让用户对 MeshGPT 生成网格的质量进行了评估 ，在形状和三角测量质量方面 ，MeshGPT 明显优于 AtlasNet、Polygen 和 BSPNet 。与 GET3D 相比 ，大多数用户更喜欢 MeshGPT 生成的形状质量（68%）和三角测量质量（73%） 。
形状新颖性 。如下图 8 所示 ，MeshGPT 能生成超出训练数据集的新奇形状 ，确保模型不仅仅是检索现有形状 。
形状补全 。如下图 9 所示 ，MeshGPT 还可以基于给定的局部形状推断出多种可能的补全 ，生成多种形状假设 。
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（作者：2024年澳门六开彩开奖结果）