Hi3DGen是一款由中国香港中文大学（深圳）、字节跳动和清华大学联合研发的高精度3D生成框架，旨在将单张2D图像快速转化为高质量、细节丰富的3D模型。其核心技术基于“法线图”作为中间表示，通过创新性地解耦传统3D生成过程，实现了从图像到法线估计、再到几何学习的全流程训练。
Hi3DGen相关链接
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论文：https://stable-x.github.io/Hi3DGen/hi3dgen_paper.pdf -
主页：https://stable-x.github.io/Hi3DGen/ -
代码：https://github.com/Stable-X/Hi3DGen -
试用：https://huggingface.co/spaces/Stable-X/Hi3DGen
核心功能与技术特点：
- 2D到3D转换：Hi3DGen能够将输入的单张2D图像转化为完整的3D网格模型，支持复杂几何结构的重建。
- 智能法线估计：通过双流训练分离高低频特征，生成精确的法线贴图，从而确保模型的几何细节和真实性。
- 几何增强学习：利用扩散模型正则化的法线图，确保生成的3D模型符合物理规律，并自动构建带法线标注的数据集，解决训练数据稀缺的问题。
- 数据合成系统：通过低频捕捉整体形状、高频捕捉细节模式，并结合潜在扩散模型在法线图约束下的生成能力，最终生成高质量的3D模型。
技术架构与创新点：
- 双流解耦架构：低频捕捉整体形状，高频捕捉细节模式，避免模式混淆，提升生成质量。
- 潜在扩散模型：在法线图约束下进行3D生成，提高几何一致性。
- 高斯散射：通过中间视图渲染增强几何一致性，支持导出工业标准格式的3D模型。
应用场景与优势：
Hi3DGen适用于多种场景，包括艺术创作、教育演示等。其高保真度的特点使其能够精确重现复杂纹理和立体结构，例如细纹瓷器或雕刻艺术品。此外，Hi3DGen的操作简单，适合非专业人士使用。
未来发展与开源计划：
Hi3DGen项目已计划开源，这将进一步推动AI 3D建模技术的普及和应用。
Hi3DGen是一款集成了先进AI技术和创新算法的3D生成工具，通过法线图的引入和双流解耦架构，实现了从2D图像到高精度3D模型的高效转化。这一技术不仅提升了生成模型的几何保真度和细节丰富度，还为未来的AI 3D建模领域提供了新的可能性。
