面向3D生成的原生紧凑结构潜变量
摘要
本文介绍了O-Voxel,一种用于3D生成建模的新型稀疏体素表示方法,能够高效处理复杂拓扑和外观,并训练了包含4B参数的大规模流匹配模型,实现了最先进的生成质量。
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论文页 - 用于3D生成的天然紧凑结构化潜在表示
来源:https://huggingface.co/papers/2512.14692 发布于 2025年12月16日
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摘要
一种名为 O-Voxel 的新型稀疏体素表示,能够实现高质量的3D生成建模,同时具备高效推理和稳健的拓扑处理能力。
近年来3D生成建模在生成逼真度上取得了显著进步,但该领域仍受现有表示方法的制约——这些方法难以捕捉具有复杂拓扑和细致外观的资产。本文提出了一种从原生3D数据中学习结构化潜在表示的方法来应对这一挑战。其核心是一种名为 O-Voxel 的新型稀疏体素结构,这是一种全能体素表示,同时编码了几何和外观信息。O-Voxel 能够稳健地建模任意拓扑,包括开放、非流形和全封闭表面,同时捕获超越纹理颜色的全面表面属性,例如基于物理的渲染参数。基于 O-Voxel,我们设计了一种稀疏压缩 VAE,可实现高空间压缩率和紧凑的潜在空间。我们利用多样化的公共3D资产数据集,训练了包含40亿参数的大规模流匹配模型用于3D生成。尽管模型规模庞大,推理过程仍保持高效。同时,我们生成资产的几何和材质质量远超现有模型。我们相信,这一方法为3D生成建模带来了重要进展。
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