DeepMesh

DeepMesh简介

DeepMesh是由清华大学与南洋理工大学的研究人员联合开发的一种3D网格生成框架，其核心基于强化学习和自回归变换器技术，旨在生成高质量的3D网格模型。该框架通过两项关键技术改进提升了网格生成效果：一是采用高效的预训练策略，结合新型标记化算法和优化的数据处理流程；二是引入强化学习中的直接偏好优化（DPO）方法，使生成结果更贴近人类审美偏好。DeepMesh能够根据点云或图像输入生成具有复杂细节和精确拓扑结构的3D网格，在精度和质量上优于现有方法。

DeepMesh的主要功能

• 高质量3D网格生成：支持生成具备丰富细节和准确拓扑结构的3D网格，适用于多种复杂几何形态。
• 点云条件生成：可根据输入的点云数据生成对应的3D网格，适应从稀疏到密集点云的不同场景。
• 图像条件生成：支持基于2D图像输入生成3D网格模型。

DeepMesh的技术原理

• 自回归变换器架构：采用包含自注意力和交叉注意力机制的自回归变换器，逐步生成网格面，并通过点云或图像条件预测顶点和面信息。
• 高效预训练策略：引入改进的标记化算法，提升序列压缩效率并保留几何细节，同时优化数据处理流程以提高训练效率。
• 强化学习与人类偏好对齐：利用直接偏好优化（DPO）方法，通过人工评估和3D指标设计评分体系，增强生成结果与人类偏好的一致性。
• 端到端可微分表示：支持动态拓扑结构的可微分网格表示，便于通过梯度下降进行优化，进一步提升生成质量。

DeepMesh项目资源

• 项目官网：https://zhaorw02.github.io/DeepMesh/
• Github仓库：https://github.com/zhaorw02/DeepMesh
• arXiv论文：https://arxiv.org/pdf/2503.15265

DeepMesh的应用场景

• 虚拟环境构建：用于生成逼真3D模型，支持虚拟现实场景的创建。
• 动态内容生成：可在游戏等应用中实时生成3D模型，提升交互体验。
• 角色动画制作：支持高精度3D角色模型生成，满足复杂动画需求。
• 医学模拟应用：可用于生成动态医学模型，辅助医疗教学与研究。
• 工业产品建模：支持复杂产品设计与制造过程中的3D建模需求。