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MeshFormer：利用3D引导重建模型生成高质量网格
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种直接的3D生成模型(Direct3D)，它可以从图像生成高质量的3D模型。该方法包括D3D-VAE和D3D-DiT，D3D-VAE将3D形状编码成潜在三平面空间，而D3D-DiT对潜在分布进行建模，实现了可扩展到大规模3D数据集的原生3D生成模型。实验证明，该模型具有更好的生成质量和泛化能力。
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关键要点
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本文介绍了一种直接的3D生成模型(Direct3D)，可以从图像生成高质量的3D模型。
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该方法包括两个主要组成部分：D3D-VAE和D3D-DiT。
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D3D-VAE将3D形状编码成潜在三平面空间，采用半连续表面采样策略进行解码。
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D3D-DiT对潜在分布进行建模，融合三个特征图的位置信息。
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该模型可扩展到大规模3D数据集，具有更好的生成质量和泛化能力。
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引入了一种创新的从图像到3D的生成流程，结合语义和像素级图像条件。
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大量实验证明，Direct3D在生成质量和泛化能力上优于以前的图像到3D方法。
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