萧箫 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

这边AI画画的热度还没下去，OpenAI已经连“3D版”AI画画都搞出来了。

【资料图】

没错，用文字生成3D点云模型，还是超——快的那种！

只需要一张英伟达V100卡，两分钟就能生成一个3D小物件，比谷歌的文生3D模型DreamFusion快了接近600倍（但它们生成的不是同一种3D模型）。

项目代码开源后在网上爆火，英伟达AI科学家Jim Fan甚至大胆预测：

2023年会是3D模型爆发年，可以期待一波3D版Stable Diffusion和MidJourney了。

现在Point·E模型的Demo已经在Hugging Face上放出，想要玩的小伙伴们可以上手试试~

如何快速生成3D点云模型？

顾名思义，Point·E并非一个直接生成3D模型的AI。

相比谷歌DreamFusion直接生成能用于渲染的3D网格图，它生成的是一个3D点云模型（Point Cloud），至于Point·E的E则是效率（efficiency）的意思。

据作者介绍，之所以选择从3D点云模型突破，是因为目前AI生成3D模型的一大缺陷就是速度慢，用GPU渲染需要好几小时才能生成结果。相比之下，2D图像生成却只需要几秒钟。

因此，加速3D模型生成的效率同样非常重要，在此基础上Point·E应运而生。

在文本生成3D点云上，Point·E并非“一步到位”，而是将过程分为了三步。

首先，如红色框展示的，模型会先基于文本生成一个“预览版视图”。

这一步基于OpenAI去年发布的30亿模型GLIDE微调实现，用它生成的视图还不具备“3D特性”，相当于只是给了个参考范例。

随后，如黄色框所展示的，Point·E会采用一个扩散模型，根据“预览版视图”生成一个粗糙的3D点云模型（这里的粗糙指分辨率较低，只有1024个点）。

具体架构如下：

最后，再用一个更小的扩散模型，采用上采样（upsample）将获得的3D点云模型进一步细化，得到最终的精细版3D点云模型（一共有4096个点）。

具体的训练过程，用了一个包含数百万个3D模型的数据集，其中每个模型都被处理成渲染视图、文本描述和3D点云三部分。

用这种方法生成的3D点云模型，在处理速度上确实快了不少。

比DreamFusion快数百倍

先从生成时间来看，无论是DreamFields、还是DreamFusion，在生成上都需要以小时为单位计数。

其中DreamFields是效果比较好的AI文本生成3D模型，但生成一个模型几乎需要200个V100时（V100连续运行200个小时）。

DreamFusion是DreamFields的进化版，即便如此它也需要12个V100时。

相比之下，Point·E的几个不同大小的模型，基本都以分钟为单位，在1分钟~1.5分钟内就能完成文本生成3D点云模型。

不过，Point·E在生成效果上，还确实不如谷歌的DreamFusion，后者可以直接渲染生成3D模型：

相比之下，作为一个文本生成3D点云AI，Point·E无法像DreamFusion那样用网格（mesh）直接生成3D模型。

在经过渲染前，这些点云需要先完成预处理，经历一个网格化的过程，往往这个过程还需要耗费额外的时间：

作者也指出了Point·E存在的一些缺点。

一方面，有时候经过预处理，比较稀疏的点云可能会被忽略（例如下图中花的茎秆等地方）：

另一方面，从预览图生成点云的过程，有时候也会出bug。例如AI看着预览图，生成了一个完全不匹配的3D点云效果出来：

△超高版柯基和对称雪糕筒

即便如此，不少网友认为AI生成3D模型的未来值得期待：

如果速度再快一点的话，或许就能让6岁的小孩在iPhone上自己造元宇宙了（手动狗头）

标签： point·e dreamfusion dreamfields

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