Point-to-Gaussian：腾讯混元新研发的高效图像到3D生成技术

文章预览

Large Point-to-Gaussian Model for Image-to-3D Generation 论文： https://arxiv.org/abs/2408.10935v1 由腾讯混元团队联合清华深圳国际研究生院和深圳大学的研究人员开发了一种创新的图像到3D生成方法——大型Point-to-Gaussian模型。 该方法通过将2D图像输入到大型3D扩散模型中，首先生成初始点云，然后利用这些点云作为几何先验，生成3D高斯参数。这一过程显著提高了从单一视角图像生成3D模型的质量和速度。为了进一步增强模型的性能，研究者们引入了注意力机制、投影机制和点特征提取器，统称为APP块。这些机制共同作用，实现了图像特征与点云特征的有效融合，从而为3D高斯生成提供了更为丰富和精确的先验信息。 该方法在处理过程中还展现了快速收敛的特性，这得益于其独特的网络结构和优化策略。 通过在Objaverse-LVIS数据集的子集上进行训练，该模型能够以较少 ………………………………