论文一作兰宇时为南洋理工大学（NTU）博士生，导师为 Chen Change Loy。本科毕业于北京邮电大学，目前主要研究兴趣为基于神经渲染的 3D 生成模型、3D 重建与编辑。

在 ECCV 2024 中，来自南洋理工大学 S-Lab、上海 AI Lab 以及北京大学的研究者提出了一种原生 3D LDM 生成框架。具体来讲，他们针对现有原生 3D 生成模型可拓展性差、训练效率低、泛化性较差等问题，提出一种基于 3D VAE 和 3D-DiT 的两阶段通用 3D 生成框架 Latent Neural fields 3D Diffusion (LN3Diff)。该方法在 Objaverse 数据集上进行了大规模训练，并在多个基准测试中取得了优异成绩，并拥有更快的推理速度。

研究背景

近年来，以可微渲染和生成模型为核心的神经渲染技术 (Neural Rendering) 取得了很大的进展，并在新视角合成、3D 编辑和 3D 物体生成上取得了非常好的效果。然而，相较于统一图片 / 视频生成的 LDM 框架，基于 diffusion 模型的原生 3D 生成模型依然缺少通用的框架。

目前基于 SDS 蒸馏的方法受限于优化时长和饱和度较高的问题，而基于多视图生成 + Feedforward 重建的两阶段方法受限于多视图生成效果与多样性。这些限制极大地制约了 3D AIGC 的性能与自由度。

为了解决上述问题，研究者提出 将基于 LDM (Latent Diffusion Model) 的原生生成框架引入 3D 生成，通过在 3D 隐空间直接进行 diffusion 采样来实现高效、高质量的 3D 资产生成 。

方法效果图

方法

方法概览图

尽管之前的工作也尝试使用 LDM 直接进行 3D 生成，但受制于可拓展性、生成效率与在大数据上的泛化能力，并没有成为主流的 3D 生成方案。

因此，研究者提出 Latent Neural fields 3D Diffusion (LN3Diff)，一种适用于任意 Neural Fields 的通用 3D 生成框架，以实现高效、高质量、可控的 3D 生成。

3D-aware VAE : 高效信息压缩

首先，和图片 / 视频生成模型类似，3D 隐空间生成模型需要与之适配的 VAE 模型来实现高效的信息压缩。为了更好地兼容 3D 模态，相较于直接使用 SD VAE 模型来进行信息编码，本文选择在大规模 3D 数据上重新训练 3D-aware VAE 模型。

在编码器端，研究者选择 3D 物体的多视图 (multi-view images) 作为 3D VAE 的输入形式，以保留纹理建模能力并更好地兼容 2D 图像编码器的结构。同时将多视图图像、对应的深度图以及 Plucker 相机信息作为模型输入，并在 token 空间进行 3D-aware attention 运算以实现更好地 3D 一致性。

在解码器端，为了实现更优的信息压缩，研究者使用基于 3D-DiT 的 VAE 解码器。为了更好地支持 3D-aware 操作，在 3D-DiT 解码器端提出 Self-plane attention 与 Cross-plane attention 来使用注意力运算在 token 空间提升 3D-aware 表达能力。随后，3D-DiT 解码器输出的 tokens 会逐步上采样为 tri-plane, 并渲染成多视图来进行目标函数计算:

其中

​为多视图重建损失，

为 VAE KL 约束，

为物体表面几何平滑约束，

用于提升 3D 材质真实性。在实验数据上，研究者使用目前最大规模的开源 3D 数据集 Objaverse 来进行 VAE 训练，并公布了 DiT-L/2 尺寸的 VAE 预训练模型供用户使用。

DiT-based 3D Latent Diffusion Model: 通用 3D 生成框架

在第二阶段，研究者在训练完成的 3D VAE space 上进行 conditional 的 diffusion 训练。得益于 3D-VAE 强大的压缩性能与隐空间的通用性，他们可以直接在压缩得到的 3D latent space 上使用成熟的 conditional latent diffusion model 框架进行训练。

在 ShapeNet 等较小规模数据集上，研究者使用 U-Net 模型结构进行 image-conditioned 训练；在较大规模的 Objaverse 数据集上，研究者使用 3D-aware DiT 模型进行 image-condition 和 text-condition 两个版本的模型训练。得益于 3D latent space 高效的表达能力，使用有限的计算资源 (4xA100 80GB) 便可以实现高质量的 3D diffusion 训练，并将模型尺寸 scale up 至 DiT-L/2。

实验

数据集 ShapeNet 对比

为了与目前 3D 生成方法进行公平对比，研究者同时选择了小规模数据集 ShapeNet 与大规模通用 3D 数据集 Objaverse 进行试验。

结果显示，在数据集 ShapeNet 的三个子类上，本文方法在各项指标均取得了 SoTA 的性能。相比于目前 unconditional 的生成方法，本文方法同时支持 text/image conditioned 生成。

以文本为条件的Objaverse3D 生成

在大规模 3D 数据集 Objaverse 上，本文基于 DiT 的 3D 生成模型支持从文本描述直接生成丰富、带有细节纹理的高质量 3D 资产，并支持 textured-mesh 的导出。得益于原生 3D diffusion 框架的支持，生成过程仅需数秒即可完成。

在数值指标上，LN3Diff 同样优于目前最优的原生 text-conditioned 3D 生成方法。

以图像为条件的 Objaverse 3D 生成

考虑到 3D 内容创作更多采用图片作为参考，本文方法同样支持在给定单目图片条件下实现高质量 3D 生成。相比于多视图生成 + 重建的两阶段方法，本文方法在 3D 生成效果、多样性以及 3D 一致性上有更稳定的表现:

模型输入 (single image condition):

模型输出:

模型实现 / 开源

目前项目所有模型和测试 / 训练代码均已全面开源至 Github/Huggingface, 并支持多卡、自动混合精度训练、flash-attention 以及 BF16 等加速技巧。

原文链接:​ ​​ ​