MeshAnything V2：30秒生成建模师级Mesh。

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GitHub已揽星1.9k的MeshAnything项目上新了V2版本，由来自南洋理工大学、清华大学、帝国理工学院、西湖大学等研究人员完成。 MeshAnything V2相比V1，使用了最新提出的Adjacent Mesh Tokenization（AMT）算法，将最大可生成面数从800提升到了1600。 只需30秒，AI就能像3D建模师一样，在各种指示下生成高质量人造Mesh。 NeRF、3D Gaussian Splatting生成的三维重建图像Mesh效果如下： 亮点直击 文章引入了一种相邻网格标记（AMT）网格标记方法，AMT 只需一半的标记序列长度来表示相同的网格，从而从根本上减少了网格生成的计算负担。 MeshAnything 配备了 AMT，并推出了 MeshAnything V2。V2 将可生成的最大面数增加了一倍，同时实现了更高的准确性和效率。 大量实验表明，AMT 显著提高了网格生成的效率和性能。 相关链接 项目主页：https://buaacyw.github.io/meshanything-v2/ 论文地址：https: ………………………………