Bolt3D— 牛津大学联合谷歌推出的 3D 场景生成技术

霞舞
发布: 2025-03-28 10:44:21
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bolt3d:革命性的3d场景生成技术

Bolt3D是由谷歌研究院、牛津大学VGG团队和谷歌DeepMind联合开发的一项突破性3D场景生成技术。它是一种基于潜在扩散模型的全新方法,能够在单GPU上,仅用不到7秒的时间,直接从一张或多张图像中生成高质量的3D场景表示。在英伟达H100 GPU上,这一速度甚至可以缩短至6.25秒。

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Bolt3D— 牛津大学联合谷歌推出的 3D 场景生成技术

核心功能与优势:

  • 闪电般的生成速度: 采用前馈式生成方法,实现极速的3D场景构建。
  • 强大的多视角适应性: 支持单视图和多视图图像输入,并能智能地生成未被观测区域的内容。
  • 高保真3D模型: 基于高斯溅射技术,生成细节丰富、视觉效果逼真的3D场景。每个高斯函数都包含位置、颜色、透明度和空间信息。
  • 实时交互与广泛应用: 生成的3D场景可在浏览器中实时渲染和查看,适用于游戏开发、虚拟现实、增强现实、建筑设计和影视制作等众多领域。

技术原理详解:

Bolt3D的技术架构基于三个核心模块:

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  1. 几何多视角潜在扩散模型: 该模型学习图像和3D点云的联合分布,将图像及其相机姿态作为输入,生成目标图像、目标点云和源视图点云。
  2. 几何变分自编码器(Geometry VAE): 用于高效压缩点云数据,通过最小化标准VAE目标和特定几何损失来优化编码过程。
  3. 多视图前馈高斯头部模型: 根据相机参数以及生成的图像和点云,输出存储在散点图像中的3D高斯的细化颜色、透明度和协方差矩阵。

此外,Bolt3D的训练依赖于一个大规模的多视图一致3D几何和外观数据集,并采用三阶段训练流程:先训练Geometry VAE,再训练高斯头部模型,最后训练潜在扩散模型。

项目信息与应用场景:

Bolt3D的应用前景十分广阔,例如:

  • 游戏产业: 显著缩短游戏场景制作周期,降低开发成本。
  • 虚拟/增强现实: 提供实时、高保真的3D场景,提升用户沉浸感。
  • 建筑设计: 快速生成建筑模型,方便设计和展示。
  • 影视特效: 高效生成复杂的3D场景,提升特效制作效率。

Bolt3D的出现标志着3D场景生成技术的一次重大飞跃,其高效、高保真和易用性将为众多行业带来革命性的改变。

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