量子位
·
30秒生成建模师级Mesh！最大可生成面数提至1600，GitHub揽星1.9k
内容提要
南洋理工大学、清华大学、帝国理工学院、西湖大学等研究人员完成了MeshAnything V2项目，使用Adjacent Mesh Tokenization（AMT）算法，将最大可生成面数提升到1600。MeshAnything是一个自回归的transformer，以点云为condition，实现高度可控的人造Mesh生成。AMT算法通过优先表达相邻的面片来用一个vertex表达一个面片，提高了性能和效率。
关键要点
-
南洋理工大学、清华大学、帝国理工学院、西湖大学等研究人员完成了MeshAnything V2项目。
-
MeshAnything V2使用Adjacent Mesh Tokenization（AMT）算法，将最大可生成面数提升到1600。
-
MeshAnything是一个自回归的transformer，以点云为条件，实现高度可控的人造Mesh生成。
-
AMT算法通过优先表达相邻的面片来用一个vertex表达一个面片，提高了性能和效率。
-
MeshAnything旨在实现高度可控的人造Mesh生成，解决了传统方法生成的Mesh面片稠密的问题。
-
MeshAnything以点云为条件的设计使其能够与多种3D生成方法结合，降低了训练难度。
-
MeshAnything V2在性能上大幅提升，AMT算法使得token sequence长度减少一半，降低了计算复杂度。
-
V2项目使用ShapeNet和Objaverse中的人造Mesh进行训练，显示出该方向的巨大潜力。
延伸问答
MeshAnything V2的主要改进是什么？
MeshAnything V2使用了Adjacent Mesh Tokenization（AMT）算法，将最大可生成面数从800提升到1600，并且减少了token sequence的长度，提高了性能和效率。
什么是Adjacent Mesh Tokenization（AMT）算法？
AMT算法通过优先表达相邻的面片，用一个vertex表达一个面片，从而提高了Mesh生成的性能和效率。
MeshAnything如何实现高度可控的人造Mesh生成？
MeshAnything将点云作为条件，通过自回归的transformer逐个生成Mesh的面片，从而实现高度可控的人造Mesh生成。
MeshAnything V2的训练数据来源是什么？
MeshAnything V2使用ShapeNet和Objaverse中的人造Mesh进行训练。
MeshAnything与传统Mesh生成方法有什么区别？
传统方法生成的Mesh面片稠密，面片数往往是人造Mesh的数百倍，而MeshAnything生成的Mesh更加符合人类直觉，适合实际应用。
MeshAnything的应用潜力如何？
MeshAnything的设计使其能够与多种3D生成方法结合，降低训练难度，具有广泛的应用潜力，尤其在3D工业中。
