Prometheus

Prometheus是什么

Prometheus是一种先进的3D感知潜在扩散模型，专注于从文本描述中高效生成高质量的3D场景。该模型能够在短时间内完成对象和场景级别的3D生成，同时保持出色的视觉质量和几何准确性。其核心机制是基于2D先验知识驱动的高效且泛化的3D合成过程。通过将3D场景生成建模为多视图、前馈、像素对齐的3D高斯生成过程，并在潜在扩散框架内运行，Prometheus能够生成具有丰富细节和精确几何结构的3D场景。此外，该模型通过对预训练的文本到图像生成模型进行微调，并引入RGB-D潜在空间以解耦外观与几何信息，从而提升生成结果的保真度和几何质量。

Prometheus的主要功能

• 高效的3D生成：支持快速生成复杂3D场景，包括单个对象及整体环境，显著提升3D内容创作效率。
• 高质量输出：生成的3D场景在视觉保真度和几何结构上表现优异，准确还原文本描述中的细节。
• 良好的泛化能力：经过大规模数据集训练，Prometheus可适应多种3D对象和场景类型，具备较强的通用性。
• 多视图一致性：在不同视角下保持场景的一致性，确保生成结果在各种观察角度下稳定可靠。
• 文本到3D的精准对齐：生成的3D内容能准确匹配用户提供的文本提示，满足个性化需求。

Prometheus的技术原理

• 两阶段训练框架
  • 第一阶段：3D高斯变分自编码器（GS-VAE）：利用预训练图像编码器将RGB图像和预测的单目深度图映射到潜在空间。通过多视图Transformer融合跨视图信息并注入相机姿态信息，最终解码为像素对齐的3D高斯场景。
  • 第二阶段：多视图潜在扩散模型（MV-LDM）：通过去噪扩散过程联合预测多视图RGB-D潜在空间代码，条件为文本提示和相机姿态。从随机噪声开始，逐步恢复多视图隐空间编码，最终生成3D场景。
• RGB-D潜在空间的引入：通过解耦外观（RGB）与几何（D）信息，提升生成结果的保真度和几何精度。
• 前馈生成策略：采用前馈方式减少计算时间，提高生成效率。
• 无分类器引导（CFG）：用于优化多视图生成过程，平衡一致性和保真度。
• 大规模数据集训练：涵盖多种场景类型，如室内、室外及驾驶场景，增强模型泛化能力。
• 损失函数设计：结合MSE、感知损失和尺度不变深度损失，确保生成结果在视觉和几何上与输入一致。

Prometheus的应用场景

• 内容创作：适用于VR/AR环境构建，如虚拟展览、教育场景等。
• 实时交互：支持用户通过文本输入实时生成或修改3D内容。
• 场景设计：用于游戏开发，提升场景生成效率。
• 概念设计：辅助建筑师和设计师快速生成3D模型。
• 虚拟展示：支持客户通过VR设备沉浸式体验设计效果。

Prometheus的项目地址

• 项目官网：https://freemty.github.io/project-prometheus
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.21117