Kiss3DGen

Kiss3DGen是什么

Kiss3DGen是一款创新的3D资产生成框架，其核心理念是通过重新利用预训练的2D图像扩散模型，实现对3D对象的高效生成、编辑与增强。该框架引入了“3D Bundle Image”概念，将多视角图像与对应的法线图组合成一种拼贴表示，其中法线图用于重建3D网格，而多视角图像则提供纹理映射信息。通过将复杂的3D生成任务转化为2D图像生成问题，Kiss3DGen能够充分利用现有2D扩散模型的知识，支持多种扩散模型技术，并具备3D编辑、网格优化和纹理增强等能力。

Kiss3DGen的主要功能

• 文本到3D生成：用户可通过文本描述生成高质量的3D模型。
• 图像到3D生成：框架可将2D图像转换为3D模型，拓展图像内容至三维空间。
• 混合生成流程：支持结合图像输入与文本引导进行3D场景构建。
• 多视图图像与法线图结合：通过“3D Bundle Image”结构，实现从多视角图像与法线图生成完整3D模型。
• 支持多种编辑功能：包括3D模型生成、网格优化、纹理增强等。
• 高效训练与推理：在有限数据条件下仍能快速生成高质量3D模型。
• 多任务生成能力：可同时处理文本或图像生成3D模型、编辑已有模型及提升质量等多种任务。

Kiss3DGen的技术原理

• 重新利用2D扩散模型：基于预训练的2D扩散模型（如Stable Diffusion）进行微调，避免从头训练复杂3D生成模型。
• 3D Bundle Image：通过多视图图像与法线图的拼贴表示，提取足够信息以重建3D模型。
• 法线图增强：捕捉物体表面方向信息，提升3D几何形状的准确性。
• ControlNet技术：通过文本提示或空间线索实现对3D模型的局部精确编辑。

Kiss3DGen的项目地址

• 项目官网：https://ltt-o.github.io/Kiss3dgen.github.io/
• Github仓库：https://github.com/EnVision-Research/Kiss3DGen
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.01370
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/LTT/Kiss3DGen

Kiss3DGen的应用场景

• 游戏开发：可用于生成角色、道具及场景等3D资产。
• 影视制作：适用于特效与动画中的3D场景与角色生成。
• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：生成的3D模型可直接用于沉浸式应用。
• 数字孪生：支持城市建筑、工业设备等高精度数字建模。
• 教育与培训：生成历史文物、生物模型等教学用3D资源。