相信很多大家對5秒完成3D生成，真香合成數(shù)據(jù)集已開源，上交港中文新框架超越Instant3D還不知道吧，今天菲菲就帶你們一起去了解一下~.~！

使用大模型合成的數(shù)據(jù)，就能顯著提升3D生成能力?

來自上海交大、香港中文大學等團隊還真做到了。

他們推出Bootstrap3D框架，結(jié)合微調(diào)的具備3D感知能力的多模態(tài)大模型。這個框架能夠自動生成任意數(shù)量的高質(zhì)量的多視角圖片數(shù)據(jù)，助力多視圖擴散模型的訓練。

結(jié)果表明，新的合成數(shù)據(jù)能夠顯著提高現(xiàn)有3D生成模型的生成物體的美學質(zhì)量和文本prompt的控制能力。

目前，Bootstrap3D的數(shù)據(jù)集已經(jīng)全面開源。

用大模型合成數(shù)據(jù)

近年來，3D內(nèi)容生成技術迎來了飛速發(fā)展。然而，相對于2D圖片生成，生成高質(zhì)量的3D物體仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

其中核心的瓶頸即在于3D數(shù)據(jù)，尤其是高質(zhì)量數(shù)據(jù)的不足。

為了解決這一問題，研究團隊推出Bootstrap3D框架，通過自動生成多視圖圖像數(shù)據(jù)來解決3D內(nèi)容生成中高質(zhì)量數(shù)據(jù)不足的問題。

具體來說，這個框架采用了2D和視頻擴散模型來生成多視圖圖像，并利用一個經(jīng)過微調(diào)的3D多模態(tài)大模型對生成的數(shù)據(jù)進行質(zhì)量篩選和描述重寫。

通過這種方式，Bootstrap3D能夠自動產(chǎn)生大量高質(zhì)量的3D圖像數(shù)據(jù)，從而“自舉”出一個足夠大的數(shù)據(jù)集，輔助訓練更優(yōu)秀的多視圖擴散模型。

這里插一嘴，在計算機科學和機器學習領域，“Bootstrap”通常指的是一種通過自舉方法解決問題的技術。

數(shù)據(jù)構(gòu)建Pipeline

具體來說，數(shù)據(jù)構(gòu)建Pipeline是本次框架的核心創(chuàng)新之一，旨在自動生成高質(zhì)量的多視圖圖像數(shù)據(jù)，并附帶詳細的描述文本。

主要分為以下幾個步驟:

文本提示生成:首先，使用強大的大語言模型（如GPT-4）生成大量富有創(chuàng)意和多樣化的文本提示。這些文本提示涵蓋了各種場景和物體，為后續(xù)的圖像生成提供了豐富的素材。

圖像生成:利用2D擴散模型和視頻擴散模型，根據(jù)生成的文本提示創(chuàng)建單視圖圖像。通過結(jié)合2D和視頻擴散模型的優(yōu)勢，生成的圖像具有更高的初始質(zhì)量和多樣性。

多視圖合成:使用視頻擴散模型將單視圖圖像擴展為多視圖圖像，生成不同角度的視圖。這一步驟確保了每個對象在不同視角下的一致性，解決了傳統(tǒng)方法中視圖不一致的問題。

質(zhì)量篩選和描述重寫:通過我們微調(diào)的3D感知模型MV-LLaVA，對生成的多視圖圖像進行嚴格的質(zhì)量篩選。篩選過程不僅過濾掉低質(zhì)量的數(shù)據(jù)，還重寫描述文本，使其更加準確和詳細。

通過這個數(shù)據(jù)構(gòu)建Pipeline，Bootstrap3D能夠生成大量高質(zhì)量的3D圖像數(shù)據(jù)，為多視圖擴散模型的訓練提供了堅實的基礎。

這一創(chuàng)新不僅解決了3D數(shù)據(jù)稀缺的問題，還顯著提升了模型的生成效果和對文本提示的響應能力。

訓練timestep重安排（TTR）

團隊還提出了一種創(chuàng)新的訓練timestep重新安排策略（TTR），以解決多視圖擴散模型訓練中的圖像質(zhì)量和視圖一致性問題。

TTR策略的核心理念是在訓練過程中靈活調(diào)整合成數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)的訓練時間步，從而優(yōu)化去噪過程的不同階段。

去噪過程的階段性特征:在擴散模型中，去噪過程通常分為不同的時間步。在早期時間步，去噪過程主要關注圖像的整體結(jié)構(gòu)和形狀（低頻成分）;在后期時間步，則主要生成圖像的細節(jié)和紋理(高頻成分)。這種階段性特征為我們提供了調(diào)整訓練策略的機會。

限制合成數(shù)據(jù)的訓練時間步:由于合成數(shù)據(jù)可能存在一些模糊和失真，我們在訓練時限制其時間步范圍。具體來說，我們讓合成數(shù)據(jù)主要參與早期的去噪階段，確保它們對整體結(jié)構(gòu)的貢獻，而將后期的細節(jié)生成留給質(zhì)量更高的真實數(shù)據(jù)。

分階段訓練策略:通過將合成數(shù)據(jù)限制在較大的時間步范圍內(nèi)（如200到1000步），我們確保這些數(shù)據(jù)在去噪過程中主要影響圖像的低頻成分，從而保持視圖一致性。同時，真實數(shù)據(jù)則參與所有時間步的訓練，以提供高頻細節(jié)和真實感。這樣的分階段訓練策略有效平衡了圖像質(zhì)量和視圖一致性。

實驗證明效果顯著:廣泛的實驗結(jié)果表明，使用TTR策略的多視圖擴散模型在圖像-文本對齊、圖像質(zhì)量和視圖一致性方面均表現(xiàn)優(yōu)異。該策略不僅保留了原始2D擴散模型的優(yōu)點，還顯著提升了多視圖生成的效果。

通過訓練時間步重新安排策略（TTR），Bootstrap3D框架成功解決了合成數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊的問題，顯著提升了多視圖擴散模型的性能，為高質(zhì)量3D內(nèi)容生成奠定了堅實基礎。

好了，Bootstrap3D生成的數(shù)據(jù)集已經(jīng)全面開源，任何研究人員和開發(fā)者都可以免費訪問和使用。

論文地址:

https://arxiv.org/abs/2406.00093/

項目主頁:

https://sunzey.github.io/Bootstrap3D/

數(shù)據(jù)集地址:

https://huggingface.co/datasets/Zery/BS-Objaverse/

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