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3D生成競技場來了!比拼360°環繞視頻,最強模型由你pick

發布于 2024-5-28 12:56
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3D生成也有自個兒的人工評測競技場了~


來自復旦大學和上海AI lab的研究人員搞了個3DGen-Arena,和大語言模型的Chatbot-Arena、GenAI-Arena等一脈相承,要讓大伙兒對3D生成模型來一場公開、匿名的評測。

3D生成競技場來了!比拼360°環繞視頻,最強模型由你pick-AI.x社區

3DGen-Arena同樣是讓兩個模型進行比較,分文生3D、圖生3D兩個賽道。


展示形式上考慮到3D生成的復雜性,3DGen-Arena同時提供3D資產的法線圖、無紋理幾何圖和貼紋理RGB圖的360°環繞視頻


第一步點擊“Sample”選擇prompt(共有1000+條),第二步點擊“Send”讓模型生成,第三步分別從幾何合理性、幾何精細度、紋理質量、幾何-紋理一致性、文本/圖像-3D一致性這5個維度上對模型投票,投完票就能看到背后模型的真面目了。


目前場上已有19個開源3D生成模型,其中9個文生3D模型,13個圖生3D模型。

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除匿名投票外,3DGen-Arena還支持參與者與指定模型進行比較,以及與單個模型交互。


已開賽,來pick

近兩年,得益于Diffusion模型在2D領域取得的巨大成功,以及Objaverse系列大規模3D數據集的開源,3D物體生成領域已經進入迅速發展階段,3D生成模型數量激增。


然鵝,如何科學、公平地評價這些模型成為了領域內公認的難題。


目前已有的3D評測指標大多沿用了2D領域的范式。其中,Clip系列模型表現出的強大圖文對齊能力使得基于Clip的方法尤為受歡迎,如Clip-Similarity、Clip R-Precision等。


但由于2D和3D領域間存在不容忽視的域差異(domain gap),這類不具備3D先驗知識的2D指標,在實際應用中,常常并不能滿足人們的需要。


例如,3D工作者們關心的幾何合理性、3D一致性、紋理偽影等等關鍵問題,2D指標遠遠無法達到令人滿意表征水平。


于是,目前工作中更具可信度的評價大多來自于定性的用戶評價(user-study),但缺少一個統一、多樣的prompt集,使得不同模型間的user-study并不那么容易對齊。


最近,因大語言模型以及多模態大模型表現出的優異性能,出現了一些基于大模型問答的3D評測體系。但此類依賴黑盒模型的評測系統,可能會引入一些潛在的系統性誤差,而且不具備好的可解釋性。


3D生成評測是一項不適定問題(ill-posed problem),需要綜合考慮幾何質量、紋理質量、以及與輸入信息的匹配程度。


自動化評測系統的探索面臨很多技術難題,但令人振奮的是,語言和圖像領域為我們提供了人工評測的新思路。


由此,來自復旦大學和上海AI lab的開發者推出了3DGen-Arena。


為實現多維度、全方位的評估,3DGen-Arena劃分出的5個獨立維度各有側重,互為補充:


“幾何合理性”是3D模型的基本要求,能夠衡量生成模型習得的3D先驗水平;

“幾何精細度”則是更高層次的要求,是提升生成質量的關鍵方向;

“紋理質量”直接影響生成的3D資產的視覺效果,視角一致、富有美學的紋理貼圖是紋理優化的目標;

“幾何-紋理一致性”在現實世界中,常常被忽略。但在生成過程中,我們發現保證一致的貼圖并不總是容易的;

“文本/圖像-3D一致性”是條件生成方式的內在要求,實現跨模態精準控制是不斷追求的目標。

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除了匿名模型投票外,3DGen-Arena還允許參與者指定模型進行比較,以及與單個模型交互,滿足社區的多樣需求。


開發人員表示,考慮到部分文生3D模型漫長的訓練時長,以及復雜的數據后處理,目前3DGen-Arena暫不支持開放式輸入的在線生成功能。


但他們精心設計了1k+條prompt,其中文生3D和圖生3D各500余條,是現有其他評測系統prompt集數量的10倍(~10x),涵蓋了“交通工具”、“動物”、“植物”、“食物”、“室內物品”、“室外物品”等6大基礎類別。

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為了觀察3D生成模型對prompt復雜程度的敏感程度,除了單個物體生成外,開發人員還設計了物體間的多種排列組合方式,以及一些帶有交互的“微場景”。


截至目前,3DGen-Arena平臺已經內嵌了1w+個3D資產,可以提供5.8w組不同的比較對。

開發人員還表示,之后將繼續維護和完善3DGen-Arena:增添更多的開源、甚至閉源模型;定期維護、更新排名榜;上線支持開放式輸入的在線生成服務……


3D生成為何需要一個科學、全面、魯棒的評價體系?這當中益處不言而喻。


一方面, 通過質量評測,深入理解現有生成模型的優缺點,挖掘潛在的發展方向,進而指導模型改進和新算法的開發,不斷探索AIGC的能力邊界。


另一方面,多維度的3D質量評測對實踐應用有指導性作用, 便于針對不同的下游需求,把握關鍵維度,權衡次要維度。


話不多說了,從事3D生成的或者對3D生成任務感興趣的家人們,快去pick你喜歡的模型吧~

本文轉自 量子位 ,作者:量子位


原文鏈接:??https://mp.weixin.qq.com/s/VYdc4K-t9B7dYRGSoXWsLw??

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