DiffSplat

DiffSplat是什么

DiffSplat是一种创新的3D生成技术，能够根据文本提示或单视角图像快速生成高质量的3D高斯点云（Gaussian Splats）。该方法通过微调预训练的文本到图像扩散模型，结合强大的2D先验知识，并引入3D渲染损失机制，以确保生成结果在多视角下保持一致性。其核心优势体现在高效性与灵活性上，能够在1至2秒内完成高质量3D对象的生成，支持文本、图像或两者的组合输入。轻量级的重建模型用于构建结构化的高斯表示，为训练提供可靠的数据支持。

DiffSplat的主要功能

• 从文本或图像生成3D高斯点云：DiffSplat可直接基于文本提示或单视图图像生成3D高斯点云，确保3D结构的一致性。
• 利用2D先验知识：通过微调大规模文本到图像扩散模型，结合2D先验知识，并引入3D渲染损失以保障生成内容的多视角一致性。
• 支持多种输入条件：支持文本、图像或两者的组合输入，满足不同场景下的生成需求。
• 具备可控生成能力：可与ControlNet等工具结合，实现基于文本和多种格式（如法线图、深度图、Canny边缘图）的可控3D生成。

DiffSplat的技术原理

• 基于大规模预训练模型：DiffSplat利用预训练的文本到图像扩散模型进行微调，直接生成3D高斯点云，有效利用2D先验知识。
• 轻量级重建模型：为提升训练效率，DiffSplat设计了轻量级重建模型，可快速生成多视角高斯点云网格，支持大规模数据集构建。
• 3D渲染损失机制：通过引入3D渲染损失，确保生成的3D内容在任意视角下保持视觉一致性。

DiffSplat的项目地址

• 项目官网：https://chenguolin.github.io/projects/DiffSplat/
• GitHub仓库：https://github.com/chenguolin/DiffSplat
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2501.16764

DiffSplat的应用场景

• 3D内容创作：适用于快速原型设计和创意制作，帮助设计师生成初步3D模型用于后续优化。
• 文本到3D生成：在文本条件下表现出色，能根据详细描述生成匹配的3D模型。
• 图像到3D重建：支持从单张图像生成3D模型，适用于影视特效、游戏开发等场景。
• 下游应用支持：生成结果可直接应用于3D打印、VR、AR等多种领域。