在這段時間以來，有關(guān)AIGC的話題一直是科技圈、創(chuàng)投圈熱門的話題之一，那么在未來，AIGC的下一個突破口會在哪里？或許我們可以看看3D數(shù)據(jù)生成。在這篇文章里，作者就對3D數(shù)據(jù)生成的歷史和發(fā)展現(xiàn)狀、AIGC在3D數(shù)據(jù)領(lǐng)域的突破創(chuàng)新進行了解讀，一起來看。

過去18個月，AI內(nèi)容生成（AIGC）是無疑是硅谷科技創(chuàng)投圈內(nèi)最火爆、最熱門的話題。

• DALL-E（2021年1月推出）
• Midjourney（2022年7月推出）
• Stable Diffusion（2022年8月推出）

這類2D生成式工具，能夠在短短幾秒內(nèi)將文本提示（prompt）生成藝術(shù)風(fēng)格的圖片。隨著這類2D AIGC工具的演化和進步，藝術(shù)家、設(shè)計師和游戲工作室的創(chuàng)作工作流正在被迅速顛覆革新。

AIGC的下一個突破口在哪？不少投資者和領(lǐng)域資深人士都給出了預(yù)測——3D數(shù)據(jù)生成。

我們注意到3D AIGC正在經(jīng)歷著2D AIGC曾經(jīng)發(fā)展過的階段。這篇文章中，我們將更深入地討論AIGC在3D數(shù)據(jù)領(lǐng)域的新突破，以及展望生成式AI工具如何提高3D數(shù)據(jù)生成的效率和創(chuàng)新。

一、回顧2D AIGC的高速發(fā)展

2D AIGC的發(fā)展可以簡單概括為以下三個發(fā)展階段：

第一階段：智能圖像編輯

早在2014年，隨著生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN，典型后續(xù)工作StyleGAN）和變分自編碼器（VAE，典型后續(xù)工作VQVAE，alignDRAW）的提出，AI模型便開始被廣泛運用到2D圖片的智能生成與編輯中。早期的AI模型主要被用于學(xué)習(xí)一些相對簡單的圖像分布或者進行一些圖像編輯，常見的應(yīng)用包括：人臉生成、圖像風(fēng)格遷移、圖像超分辨率、圖像補全和可控圖像編輯。

但早期的圖像生成/編輯網(wǎng)絡(luò)與文本的多模態(tài)交互非常有限。此外，GAN網(wǎng)絡(luò)通常較難訓(xùn)練，常遇到模式坍塌（mode collapse）和不穩(wěn)定等問題，生成的數(shù)據(jù)通常多樣性較差，模型容量也決定了可利用數(shù)據(jù)規(guī)模的上限；VAE則常遇到生成的圖像模糊等問題。

第二階段：文生圖模型的飛躍

隨著擴散生成（diffusion）技術(shù)的突破、大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)集（如LAION數(shù)據(jù)集）和多模態(tài)表征模型（如OpenAI發(fā)布的CLIP模型）的出現(xiàn)與發(fā)展，2D圖像生成領(lǐng)域在2021年前后取得重要進展。圖像生成模型開始與文本進行深入的交互，大規(guī)模文生圖模型驚艷登場。

當(dāng)OpenAI在2021年初發(fā)布DALL-E時，AIGC技術(shù)開始真正顯現(xiàn)出巨大的商業(yè)潛力。DALL-E可以從任意的文本提示中生成真實和復(fù)雜的圖像，并且成功率大大提高。一年之內(nèi)，大量文生圖模型迅速跟進，包括DALL-E 2（于2022年4月升級）和Imagen（谷歌于2022年5月發(fā)布）。雖然這些技術(shù)當(dāng)時還無法高效幫助藝術(shù)創(chuàng)作者產(chǎn)出能夠直接投入生產(chǎn)的內(nèi)容，但它們已經(jīng)吸引了公眾的注意，激發(fā)了藝術(shù)家、設(shè)計師和游戲工作室的創(chuàng)造力和生產(chǎn)潛力。

第三階段：從驚艷到生產(chǎn)力

隨著技術(shù)細節(jié)上的完善和工程優(yōu)化上的迭代，2D AIGC得到迅猛發(fā)展。到2022年下半年，Midjourney、Stable Diffusion等模型已成為了廣受歡迎的AIGC工具。他們通過大規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的驅(qū)動，使得AIGC技術(shù)在現(xiàn)實世界應(yīng)用中的性能已經(jīng)讓媒體、廣告和游戲行業(yè)的早期采用者受益。此外，大模型微調(diào)技術(shù)的出現(xiàn)與發(fā)展（如ControlNet和LoRA）也使得人們能夠根據(jù)自己的實際需求和少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)來“自定義”調(diào)整、擴展AI大模型，更好地適應(yīng)不同的具體應(yīng)用（如二次元風(fēng)格化、logo生成、二維碼生成等）。

現(xiàn)在，使用AIGC工具進行創(chuàng)意和原型設(shè)計很多情況下只需幾小時甚至更短，而不是過去需要的幾天或幾周。雖然大多數(shù)專業(yè)的圖形設(shè)計師仍然會修改或重新創(chuàng)建AI生成的草圖，但個人博客或廣告直接使用AI生成的圖像的情況越來越普遍。

alignDRAW, DALL-E 2, 和Midjourney 文本轉(zhuǎn)圖像的不同效果。

除了文本轉(zhuǎn)圖像，2D AIGC持續(xù)有更多的最新發(fā)展。例如，Midjourney和其他創(chuàng)業(yè)公司如Runway和Phenaki正在開發(fā)文本到視頻的功能。此外，Zero-1-to-3已經(jīng)提出了一種從物體的單一2D圖像生成其在不同視角下對應(yīng)圖片的方法。

由于游戲和機器人產(chǎn)業(yè)對3D數(shù)據(jù)的需求不斷增長，目前關(guān)于AIGC的前沿研究正在逐漸向3D數(shù)據(jù)生成轉(zhuǎn)移。我們預(yù)計3D AIGC會有類似的發(fā)展模式。

二、3D AIGC的“DALL-E”時刻

近期在3D領(lǐng)域的種種技術(shù)突破告訴我們，3D AIGC的“DALL-E”時刻正在到來！

從2021年末的DreamFields到2022年下半年的DreamFusion和Magic3D，再到今年五月的ProlificDreamer，得益于多模態(tài)領(lǐng)域和文生圖模型的發(fā)展，學(xué)術(shù)界文生3D模型也得到了不少突破。不少方法都能夠從輸入文本生成高質(zhì)量的3D模型。

然而這些早期探索大多數(shù)需要在生成每一個3D模型時，都從頭優(yōu)化一個3D表示，從而使得3D表示對應(yīng)的各個2D視角都符合輸入和先驗?zāi)Ｐ偷钠诖?。由于這樣的優(yōu)化通常需要成千上萬次迭代，因此通常非常耗時。例如，在Magic3D中生成單個3D網(wǎng)格模型可能需要長達40分鐘，ProlificDreamer則需要數(shù)小時。此外，3D生成的一個巨大挑戰(zhàn)便是3D模型必須具備從不同角度看物體形狀的一致性?，F(xiàn)有的3D AIGC方法常遇到雅努斯問題（Janus Problem），即AI生成的3D對象有多個頭或者多個面。

由于ProlificDreamer缺乏3D形狀一致性而出現(xiàn)的雅努斯問題。

左邊是一只看似正常的藍鳥的正面視圖。右邊是一幅令人困惑的圖像，描繪了一只有雙面的鳥。

但另外一方面，一些團隊正在嘗試突破現(xiàn)有的基于優(yōu)化的生成范式，通過單次前向預(yù)測的技術(shù)路線來生成3D模型，這大大提高了3D生成速度和準(zhǔn)確度。這些方法包括Point-E和Shap-E（分別于2022年和2023年由OpenAI發(fā)布）和One-2–3–45（2023年由加州大學(xué)圣地亞哥分校發(fā)布）。特別值得注意的是，最近一個月發(fā)布的One-2–3–45能夠在僅45秒的時間內(nèi)從2D圖像生成高質(zhì)量和具備一致性的3D網(wǎng)格！

對單圖像到3D網(wǎng)格方法的比較分析。

從左到右，我們可以觀察到，處理時間從超過一個小時大幅度減少到不到一分鐘。

Point-E、Shap-E和One-2–3–45在速度和準(zhǔn)確性上都有出色表現(xiàn)。

這些3D AIGC領(lǐng)域最新的技術(shù)突破，不僅大大提高了生成速度和質(zhì)量，同時讓用戶的輸入也變得更加靈活。用戶既可以通過文本提示進行輸入，也可以通過信息量更加豐富的單張2D圖像來生成想要的3D模型。這大大擴展了3D AIGC在商業(yè)應(yīng)用方面的可能性。

三、AI革新3D生產(chǎn)過程

首先，讓我們了解一下傳統(tǒng)3D設(shè)計師創(chuàng)建3D模型，所需要經(jīng)歷的工作流程：

1. 概念草圖：概念藝術(shù)設(shè)計師根據(jù)客戶輸入和視覺參考進行頭腦風(fēng)暴和構(gòu)思所需的模型。
2. 3D原型制作：模型設(shè)計師使用專業(yè)軟件創(chuàng)建模型的基本形狀，并根據(jù)客戶反饋進行迭代。
3. 模型細化：將細節(jié)、顏色、紋理和動畫屬性（如綁定、照明等）添加到粗糙的3D模型中。
4. 模型最終定型：設(shè)計師使用圖像編輯軟件增強最終的渲染效果，調(diào)整顏色，添加效果，或進行元素合成。

這個過程通常需要幾周的時間，如果涉及到動畫，甚至可能需要更長。然而，如果有AI的幫助，上述每個步驟都可能會更快。

1. 強大的多視圖圖像生成器（例如，基于Stable Diffusion和Midjourney的Zero-1–to–3）有助于進行創(chuàng)意頭腦風(fēng)暴，并生成多視圖圖像草圖。
2. 文本到3D或圖像到3D技術(shù)（例如，One-2–3–45或Shap-E）可以在幾分鐘內(nèi)生成多個3D原型，為設(shè)計師提供了廣泛的選擇空間。
3. 利用3D模型優(yōu)化（例如，Magic 3D或ProlificDreamer），選定的原型可以在幾小時內(nèi)自動進行精煉。
4. 一旦精煉的模型準(zhǔn)備好，3D設(shè)計師就可以進一步設(shè)計并完成高保真模型。

傳統(tǒng)與AI驅(qū)動的3D生產(chǎn)工作流程對比

四、3D AIGC是否會取代人類？

我們的結(jié)論是，暫時不會。人仍然是3D AIGC環(huán)節(jié)中不可缺失的一環(huán)。

盡管以上提到的3D模型生成技術(shù)，能在機器人技術(shù)、自動駕駛和3D游戲中有許多應(yīng)用，然而目前的生產(chǎn)流程仍然不能滿足廣泛的應(yīng)用。

為此，硅兔君采訪了來自加州大學(xué)圣迭戈分校的蘇昊教授，他是3D深度學(xué)習(xí)（3D Deep Learning）和具身人工智能（Embodied AI）領(lǐng)域的領(lǐng)軍專家，也是One-2–3–45模型的作者之一。蘇昊教授認(rèn)為，目前3D生成模型的主要瓶頸是缺乏大量高質(zhì)量的3D數(shù)據(jù)集。目前常用的3D數(shù)據(jù)集如ShapeNet（約52K 3D網(wǎng)格）或Objaverse（約800K 3D模型）包含的模型數(shù)量和細節(jié)質(zhì)量都有待提升。尤其是比起2D領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)集（例如，LAION-5B），它們的數(shù)據(jù)量仍然遠不夠來訓(xùn)練3D大模型。

蘇昊教授曾師從幾何計算的先驅(qū)、美國三院院士Leonidas Guibas教授，并曾作為早期貢獻者參與了李飛飛教授領(lǐng)導(dǎo)的ImageNet項目。受到他們的啟發(fā)，蘇昊教授強調(diào)廣泛的3D數(shù)據(jù)集在推進技術(shù)方面的關(guān)鍵作用，為3D深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的出現(xiàn)和繁榮做出了奠基性工作。

此外，3D模型遠比2D圖像的復(fù)雜很多，例如:

1. 部件結(jié)構(gòu)：游戲或數(shù)字孿生應(yīng)用需要3D對象的結(jié)構(gòu)化部件（例如，PartNet），而不是單一的3D網(wǎng)格；
2. 關(guān)節(jié)和綁定：與3D對象互動的關(guān)鍵屬性；
3. 紋理和材料：例如反光率、表面摩擦系數(shù)、密度分布、楊氏模量等支持交互的關(guān)鍵性質(zhì)；
4. 操作和操控：讓設(shè)計師能夠?qū)?D模型進行更有效地交互和操縱。

而以上幾點，就是人類專業(yè)知識能夠繼續(xù)發(fā)揮重要作用的地方。

蘇昊教授認(rèn)為，在未來，AI驅(qū)動的3D數(shù)據(jù)生成應(yīng)具有以下特性：

1. 支持生成支撐交互性應(yīng)用的3D模型，這種交互既包括物體與物體的物理交互（如碰撞），也包括人與物體的交互（物理與非物理的交互方式），使得3D數(shù)據(jù)在游戲、元宇宙、物理仿真等場景下能夠被廣泛應(yīng)用；
2. 支持AI輔助的3D內(nèi)容生成，使得建模的生產(chǎn)效率更高；
3. 支持Human-in-the-loop的創(chuàng)作過程，利用人類藝術(shù)天賦提升生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量，從而進一步提升建模性能，形成閉環(huán)的數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)。

類似于過去18個月來像DALL-E和ChatGPT這樣的技術(shù)所取得的驚人發(fā)展，我們堅信在3D AIGC領(lǐng)域即將發(fā)生，其創(chuàng)新和應(yīng)用極有可能會超過我們的預(yù)期，硅兔君會持續(xù)深入探索和輸出。