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Ultra3D團隊投稿量子位|公眾號QbitAI

在高質(zhì)量3D生成需求日益增長的背景下，如何高效生成結(jié)構(gòu)精良、幾何精細的三維資產(chǎn)，已成為AIGC和數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

盡管近年來的3D生成方法發(fā)展迅速，精度越來越高，但現(xiàn)有框架在兼顧效率和質(zhì)量上依然面臨瓶頸，尤其是在高分辨率建模中，計算的高復(fù)雜度嚴重制約了生成速度和應(yīng)用落地。

為解決上述困境，南洋理工大學(xué)聯(lián)合數(shù)美萬物、西湖大學(xué)提出了Ultra3D：一種全新的3D生成框架。

Ultra3D提出了一種coarse-to-fine的兩階段生成流程，高效實現(xiàn)高分辨率三維資產(chǎn)建模，刷新了3D生成質(zhì)量的上限。在第一階段，Ultra3D利用高效的VecSet表示快速生成coarsemesh，并導(dǎo)出稀疏體素；在第二階段，引入新提出局部化的PartAttention，對每個體素進行細粒度特征建模。

該機制僅在語義一致的局部區(qū)域內(nèi)進行注意力計算，大幅降低全局注意力的冗余計算，有效提升生成效率。該方法支持1024分辨率輸出，實現(xiàn)在保持高保真度的同時，實現(xiàn)高達6.7×的加速比，為三維資產(chǎn)的快速生成和下游應(yīng)用提供了切實可行的解決方案。

研究背景

3D生成領(lǐng)域近年來進展迅猛，稀疏體素憑借其對表面細節(jié)強大的建模能力成為了近來的各個SoTA方法普遍采用的3D表征。

這一表征將3D物體編碼成稀疏體素以及與各個體素對應(yīng)的latenttoken。其雖然表達能力非常強，但由于其token數(shù)目巨大，在高分辨率下往往過萬，所以導(dǎo)致其計算效率很低。

鑒于此，之前的工作往往局限于一個較低的分辨率，從而難以沖擊更高的質(zhì)量。為解決這一問題，Ultra3D旨在提出一個全新的兼顧效率和質(zhì)量的二階段生成pipeline，在不降低質(zhì)量的情況下大幅加速了訓(xùn)練和推理，從而將其擴展到了更高的分辨率和更高的質(zhì)量。

方法概述

Ultra3D由一個二階段的Pipeline構(gòu)成：第一階段通過緊湊高效的VecSet表征快速生成coarsemesh，并據(jù)此體素化得到稀疏體素的結(jié)構(gòu)布局；第二階段則基于該布局引入結(jié)構(gòu)感知的PartAttention，對每個體素進行l(wèi)atentfeature精細建模。

PartAttention通過幾何對齊的語義分組，僅在局部區(qū)域內(nèi)計算注意力，大幅減少計算冗余，同時保持幾何連續(xù)性和細節(jié)質(zhì)量。實驗顯示，Ultra3D可在不犧牲生成質(zhì)量的前提下，實現(xiàn)3.3×的整體加速，并在多個指標上超越現(xiàn)有SoTA方法，兼具速度與保真。

Ultra3D的核心在于其新提出的partattention機制，sparsevoxel這一表征雖然表達力很強，但苦于其token數(shù)太大，導(dǎo)致attention的計算開銷巨大。

為解決這一問題，Ultra3D提出了一種專為3D設(shè)計的partattention，其將attention計算限制在同一個partgroup內(nèi)，避免了冗余的全局attention，從而在不降低質(zhì)量的情況下大幅度地降低了計算壓力。

一個簡單的替代方案是使用在大語言模型領(lǐng)域常用到的windowattention，但如下圖所示，實驗表明這種attention直接運用到3D中會導(dǎo)致質(zhì)量的下降。這是因為其固定的分割模式與3D物體的語義并不吻合。

與其他方法的對比實驗和userstudy表明，Ultra3D在生成質(zhì)量上遠超了之前的SoTA方法，能生產(chǎn)具有高精度細節(jié)的高分辨mesh。attention的ablation實驗也表明partattention是更加適用與3D生成的localattention機制。

結(jié)語

Ultra3D提出了一個兼顧效率與保真度的創(chuàng)新性3D生成框架，成功突破了當前主流方法在分辨率和計算成本之間的權(quán)衡瓶頸。

通過coarse-to-fine的雙階段設(shè)計，以及結(jié)構(gòu)感知的PartAttention機制，Ultra3D顯著提高了稀疏體素建模的效率，在保持高質(zhì)量輸出的同時實現(xiàn)了多倍加速，支持高達1024分辨率的三維資產(chǎn)生成。

這一方法不僅在多個定量指標上大幅超越現(xiàn)有SoTA方法，在用戶主觀評價中也表現(xiàn)優(yōu)異，能夠真實還原復(fù)雜幾何結(jié)構(gòu)和微小紋理細節(jié)，如毛發(fā)、衣褶等，展現(xiàn)出卓越的細節(jié)還原能力。

更重要的是，Ultra3D具備良好的擴展性和通用性，為數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作、游戲建模、AR/VR、影視制作等多種下游應(yīng)用提供了更快速、更高質(zhì)的3D建模方案。

隨著生成式AI向多模態(tài)和高保真內(nèi)容生成不斷邁進，Ultra3D所展現(xiàn)出的性能和潛力，標志著高分辨率3D生成進入了一個新階段。

未來，Ultra3D有望進一步拓展到動畫、可編輯3D內(nèi)容生成以及3D-4D一體化建模等更多復(fù)雜任務(wù)，成為推動AIGC向更高維空間發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)基石。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2507.17745項目地址：https://buaacyw.github.io/ultra3d/

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