大模型3D生成的核心技术有哪些？

大模型3D生成指利用大模型技术自动生成三维模型，在游戏、影视、虚拟现实等领域应用广泛。其核心技术如下：

数据表示与编码技术

• ​隐式表示​：用神经网络隐式表示3D形状，如符号距离函数（SDF）和占用函数，能高效表示复杂拓扑结构，节省存储空间。
• ​显式表示​：包括体素、点云、网格等。体素将3D空间离散成规则网格；点云直接表示物体表面离散点；网格由顶点、边和面构成，便于后续处理和渲染。

生成模型架构

• ​变分自编码器（VAE）​​：通过编码器将3D数据映射到潜在空间，解码器从潜在空间采样并重建3D模型，在数据压缩和生成新模型方面有应用。
• ​生成对抗网络（GAN）​​：包含生成器和判别器，二者对抗训练。生成器尝试生成逼真3D模型，判别器判断其真伪，常用于高质量3D内容生成。
• ​扩散模型​：通过逐步添加噪声破坏训练数据，再学习从噪声中恢复数据的过程来生成3D模型，在图像和3D生成领域表现出色。

条件控制技术

• ​文本到3D​：借助自然语言处理技术理解文本描述，将其转化为生成3D模型的条件信息，使用户能用文字描述生成所需3D模型。
• ​图像到3D​：从单张或多张2D图像中提取特征和几何信息，作为生成3D模型的约束条件，实现根据图像创建对应3D模型。

优化与评估技术

• ​优化算法​：运用梯度下降、随机搜索等优化算法调整生成模型的参数，提高生成3D模型的质量和多样性。
• ​评估指标​：采用 Chamfer Distance、Earth Mover's Distance 等指标评估生成3D模型与真实模型的相似度和质量。