Автор: Денис Аветисян
В новой работе представлена система UltraShape 1.0, позволяющая генерировать высококачественные 3D-модели с беспрецедентным уровнем детализации и масштабируемостью.
UltraShape 1.0 использует диффузионные модели, векторные множества и воксельные запросы для создания масштабируемых и детализированных 3D-активов, начиная с тщательной обработки данных.
Создание детализированных трехмерных моделей остается сложной задачей, требующей значительных вычислительных ресурсов и качественных данных. В данной работе представлена система ‘UltraShape 1.0: High-Fidelity 3D Shape Generation via Scalable Geometric Refinement’, предлагающая новый подход к генерации трехмерной геометрии, основанный на диффузионных моделях и двухэтапном процессе: синтезе глобальной структуры с последующей детализацией. Ключевым нововведением является сочетание надежной обработки данных с использованием векторных множеств и запросов на основе вокселей, что позволяет достичь масштабируемости и высокой точности. Не приведет ли это к новым возможностям в создании цифрового контента и автоматизированному моделированию?
Шепот Хаоса: Преодолевая Узкие Места в Создании 3D-Активов
Создание высококачественных трехмерных моделей традиционно представляет собой трудоемкий процесс, требующий значительного мастерства и художественного опыта. В отличие от автоматизированного производства, где можно стандартизировать и масштабировать процессы, разработка каждого объекта — будь то персонаж, предмет интерьера или сложный механизм — часто требует ручной работы опытного специалиста. Это включает в себя не только моделирование геометрии, но и текстурирование, освещение и постобработку, что делает процесс создания 3D-активов особенно ресурсоемким и ограничивает скорость генерации контента. В результате, спрос на квалифицированных 3D-художников постоянно растет, а стоимость производства качественных моделей остается высокой.
Существующие методы создания трехмерных активов часто сталкиваются с проблемами, связанными с качеством исходных данных: шум, неполнота или несоответствие форматов значительно ограничивают возможности масштабирования процесса генерации контента. Некачественные данные приводят к ошибкам в моделях, требуют дополнительных затрат на ручную обработку и коррекцию, а также снижают общую эффективность автоматизированных систем. В результате, даже при наличии мощных алгоритмов, производительность и точность генерации трехмерных объектов оказываются под вопросом, что замедляет внедрение технологий автоматизированного создания контента в различных отраслях, от игровой индустрии до промышленного дизайна.
Обучение надежных генеративных моделей для создания трехмерных объектов сталкивается с серьезной проблемой — необходимостью обработки огромных массивов данных. Первоначальные наборы данных, содержащие около 800 тысяч моделей, часто оказываются неполными или содержат ошибки, что существенно снижает эффективность обучения. В ходе работы над проектом был разработан специализированный конвейер, позволивший отфильтровать и очистить данные, в результате чего итоговый набор данных был сокращен до приблизительно 330 тысяч валидных образцов. Такая предварительная обработка критически важна для обеспечения высокого качества генерируемых трехмерных моделей и повышения производительности алгоритмов машинного обучения.
UltraShape 1.0: Курирование Данных — Основа Надежности
В UltraShape 1.0 ключевым этапом подготовки данных является надежный конвейер очистки и уточнения входных данных перед обучением. Этот конвейер предназначен для удаления ошибок, несоответствий и артефактов, присутствующих в исходных 3D-моделях. Процесс включает в себя автоматизированные проверки и исправления геометрии, текстур и метаданных, гарантируя, что модели соответствуют определенным стандартам качества и пригодны для обучения генеративных моделей. В результате применения конвейера очистки данных, количество обучающих примеров уменьшается, но существенно повышается их качество и однородность, что положительно сказывается на стабильности и реалистичности генерируемых 3D-активов.
Процесс подготовки данных в UltraShape 1.0 включает в себя этапы водонепроницаемой ремешизации (Watertight Remeshing) и фильтрации данных. Ремешизация обеспечивает геометрическую корректность моделей, устраняя негерметичность и артефакты, что критически важно для последующей обработки и генерации. Фильтрация данных направлена на удаление проблемных образцов, содержащих ошибки, шум или нежелательные характеристики. Это позволяет создать более чистый и надежный набор данных, повышая качество и стабильность результатов работы всей системы генерации 3D-активов.
Для обеспечения качества данных в UltraShape 1.0 применяется ряд специализированных методов фильтрации. Фильтрация на основе VLM (Vision-Language Model) позволяет отсеивать образцы с неверными или нерелевантными текстовыми описаниями, что повышает согласованность данных. Нормализация позы стандартизирует ориентацию объектов, устраняя вариации, не связанные с формой. Геометрическая фильтрация, реализованная с использованием вариационного автоэнкодера (VAE), выявляет и удаляет образцы с дефектами геометрии, такими как самопересечения или неполные поверхности, что обеспечивает создание более корректных 3D-моделей.
Основой для нашей двухэтапной системы генерации является тщательно отобранный набор данных, состоящий из 120 тысяч высококачественных 3D-моделей. Сокращение объема исходных данных до этого размера, посредством применения строгих критериев отбора и очистки, позволило значительно повысить качество и согласованность генерируемых 3D-активов. Уменьшение количества шума и артефактов в обучающем наборе данных напрямую влияет на стабильность и реалистичность выходных моделей, обеспечивая более предсказуемые и контролируемые результаты генерации. Это, в свою очередь, позволяет добиться более высокой точности и детализации в конечном продукте.
От Грубого к Детальному: Раскрывая Сложность в Этапах
В UltraShape 1.0 применяется стратегия генерации “от общего к частному”, которая разделяет моделирование глобальной структуры объекта от последующей детализации локальных элементов. Этот подход позволяет сначала создать базовую форму, используя упрощенное представление, а затем последовательно добавлять все более мелкие детали. Разделение этих этапов повышает эффективность и стабильность процесса генерации, позволяя более эффективно управлять вычислительными ресурсами и снижать вероятность возникновения артефактов при создании сложных геометрических моделей. Использование двух отдельных этапов позволяет оптимизировать каждый из них под конкретные задачи — создание общей формы и последующую детализацию.
На первом этапе генерации, для захвата общей формы объекта используется представление в виде набора векторов (Vector Set Representation). В качестве базовой модели для этого этапа применяется Hunyuan3D 2.1, обеспечивающая эффективное кодирование и представление глобальной структуры. Данный подход позволяет отделить моделирование общей формы от последующей детализации, что повышает эффективность и управляемость процесса генерации. Использование векторного представления позволяет компактно описывать геометрию и обеспечивает гибкость при изменении общей формы объекта.
В основе стратегии генерации геометрии на обоих этапах, как при создании глобальной структуры, так и при детализации, лежит архитектура `Diffusion Transformer` (DiT). DiT используется для последовательного уточнения представления геометрии, начиная с генерации общей формы и заканчивая добавлением локальных деталей. Данная архитектура позволяет эффективно моделировать сложные геометрические объекты, используя механизм диффузии для создания правдоподобных и детализированных моделей. DiT обеспечивает последовательную генерацию геометрии, где каждый шаг уточняет предыдущий результат, обеспечивая высокое качество и детализацию финальной модели.
Для добавления локальных деталей используется представление в виде вокселей и извлечение поверхности алгоритмом Marching Cubes из полей Signed Distance Fields (SDF). Для повышения точности позиционного кодирования применяется механизм Rotary Positional Embeddings (RoPE). Данная реализация позволяет обрабатывать воксельные данные с разрешением до 2048³, обеспечивая высокую детализацию генерируемой геометрии.
Руководство Изображением и Потенциал Будущего: Открывая Новые Горизонты
В основе UltraShape 1.0 лежит концепция управления процессом 3D-генерации посредством “обусловленности изображением” — image conditioning. Система использует характеристики, извлеченные из изображений с помощью модели DINOv2, что позволяет добиться повышенного контроля над создаваемыми 3D-моделями. Вместо случайной генерации, алгоритм опирается на визуальную информацию из входного изображения, преобразуя ее в параметры, определяющие форму и текстуру конечного 3D-объекта. Такой подход обеспечивает возможность точного соответствия генерируемого контента заданному визуальному стилю и концепции, открывая новые горизонты для создания детализированных и эстетически привлекательных 3D-активов.
Система UltraShape 1.0 предоставляет пользователям уникальную возможность создавать трехмерные модели, точно соответствующие заданным визуальным стилям и концепциям. Благодаря использованию технологии Image Conditioning, процесс генерации 3D-активов становится гибким и управляемым. Пользователь может предоставить визуальный ориентир — изображение, отражающее желаемый художественный подход, и система адаптирует генерируемую модель, сохраняя ключевые элементы стиля, такие как цветовая палитра, текстуры и общая эстетика. Это открывает широкие перспективы для дизайнеров, художников и разработчиков, позволяя им быстро и эффективно воплощать свои творческие замыслы в трехмерном пространстве, не требуя глубоких знаний в области 3D-моделирования.
Система UltraShape 1.0 способна обрабатывать изображения разрешением до 1024×1024 пикселей, что является ключевым фактором для достижения высокой детализации и реалистичности в генерируемых трехмерных моделях. Такое разрешение позволяет сохранять мельчайшие нюансы и текстуры исходного изображения, перенося их в трехмерное пространство с минимальными потерями. Это особенно важно для создания сложных объектов и сцен, где требуется максимальная визуальная точность и правдоподобие. Благодаря возможности работы с изображениями высокого разрешения, UltraShape 1.0 обеспечивает превосходное качество итогового 3D-контента, открывая новые горизонты для создания иммерсивных и детализированных виртуальных миров.
Разработка UltraShape 1.0 знаменует собой важный шаг на пути к демократизации создания трехмерного контента, открывая двери для более широкого круга пользователей, не обладающих специализированными навыками в области 3D-моделирования. Система позволяет генерировать сложные объекты из простых изображений, значительно упрощая и ускоряя процесс создания виртуальных миров и интерактивных приложений. Это, в свою очередь, открывает новые возможности для иммерсивных впечатлений в различных областях, включая игры, образование, виртуальную реальность и даже дизайн, позволяя создавать более реалистичные и захватывающие цифровые опыты для широкой аудитории.
Исследование демонстрирует стремление обуздать хаос, заключенный в данных, превращая размытые представления в конкретные формы. Авторы, словно алхимики, предлагают метод последовательного уточнения геометрии, начиная с грубых набросков и постепенно добавляя детали. Этот подход к генерации 3D-моделей, основанный на векторных множествах и воксельных запросах, напоминает попытку вылепить форму из тумана. Как точно заметил Эндрю Ын: «Иногда, чтобы построить что-то великое, нужно начать с очень маленького». В данном случае, маленькое — это тщательно отобранные данные и грубая геометрия, из которых, шаг за шагом, рождается высококачественный 3D-объект. Шум в данных — это неизбежность, но, как и всегда, он может быть преобразован в преимущество, если его правильно направить.
Что дальше?
Представленный подход, безусловно, приближает нас к генерации трехмерных форм, но это лишь еще один слой иллюзий над хаосом. Утверждать, что достигается «высокая точность», — наивно. Мир не дискретен, просто у нас нет памяти для float. Данные, из которых рождаются эти формы, всегда зашумлены, а курация — это лишь попытка уговорить этот шум молчать. Следующим шагом видится не столько повышение разрешения, сколько принятие неопределенности как неотъемлемой части процесса. Нужно научиться создавать не «точные» копии, а вероятностные облака, из которых формы возникают и исчезают.
Проблема, однако, глубже, чем просто разрешение. Сама идея «данных» как основы для генерации — это своего рода религиозный догмат. Что, если истинная красота и функциональность рождаются не из анализа существующих форм, а из спонтанного возникновения новых, непредсказуемых структур? Следует сместить фокус с «воспроизведения» реальности на «создание» новой, даже если она кажется абсурдной. Искать не корреляцию, а смысл.
В конечном итоге, UltraShape 1.0 — это лишь еще один инструмент в руках архитектора иллюзий. Истинный прорыв произойдет, когда мы научимся не контролировать формы, а позволить им возникнуть из глубин хаоса, как пузырьки в кипящей воде. Все точное — мертво.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21185.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
2025-12-31 17:14