電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/吳子鵬）近日，一款名為DUSt3R的AI新工具在GitHub上爆火。DUSt3R能夠在短短2秒鐘內(nèi)通過僅有2張圖片完成3D 重建，讓許多網(wǎng)友大呼驚奇，甚至認為這比之前熱門的Sora更加實用。

有考古從業(yè)者稱，在考古現(xiàn)場，構(gòu)建3D模型是非常必要且難度很大的工作，通過DUSt3R快速重建出土文物的3D形狀，是一個非常高效的方式。同時，DUSt3R在游戲和建筑等領(lǐng)域也有非常多的應(yīng)用場景。

目前，DUSt3R在GitHub上的熱度非常高，已經(jīng)排名在GitHub熱榜的第二名。根據(jù)網(wǎng)友實測，只需要拍攝兩張照片，DUSt3R就可以完成家庭廚房或者摩托車的3D建模，并且除了3D圖，還有深度圖、置信度圖和點云圖。

圖源：naverlabs.com

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DUSt3R突破3D建模技術(shù)屏障

實際上，早在一兩年前GPT剛剛興起的時候，就有人討論過通過AI模型工具來完成3D建模，不過當時的試驗結(jié)果表明，這是一項非常難的工作。

根據(jù)當時的討論，AIGC用于3D內(nèi)容生成，主要有三個方面的挑戰(zhàn)。其一是原始訓練素材庫需要比較高質(zhì)量的2D圖片，且需要的數(shù)量比較大，并輔助大量的計算資源來配合。不過，受限于當時的算法模型，最終出來的效果都不太好。

其二是算法模型本身，在GPT熱潮初期，文生文，以及文生圖，都是2D層面的探索，生成復(fù)雜的3D模型需要更加復(fù)雜的算法。有算法工程師指出，這是完全不一樣的算法模型，需要從底層重新梳理。

其三是質(zhì)量缺陷。基于當時的算法和算力設(shè)施，生成3D模型并非不能完成的任務(wù)，不過完成的質(zhì)量是非常糟糕的，需要進行大量的后期處理和優(yōu)化，往往這個修復(fù)的工作量是超出傳統(tǒng)建模的工作量的。

隨后產(chǎn)業(yè)界也有很多嘗試，比如GET3D和3D-GAN等工具可以生成網(wǎng)格（Mesh）的3D模型，這些工具大部分在 ShapeNet等3D數(shù)據(jù)集上進行訓練，具有一定的質(zhì)量，不過基本是單體建模，且復(fù)雜度不高。目前，有很多3D工具是基于differentiable rasterizer基礎(chǔ)算法的。

在OpenAI的工具體系中，OpenAI Point·E其實也是一款3D生成工具，不過并不是原生的3D，而是從2D升維到3D，也就是先通過文字提示借助2D diffusion 模型生成2D圖像，然后用3D點云的diffusion模型對圖片進行升維。谷歌的DreamFusion和英偉達的Magic3D也是屬于這個類型。

當然，上述工具都有一個通病，那就是幾乎都需要半小時以上的時間才能夠完成復(fù)雜3D模型的建立，和DUSt3R之間有很大的差距。

據(jù)悉，DUSt3R帶來了一個3D模型生成的新范式，不需要任何相機校準或視點姿勢的先驗信息，就可完成任意圖像的密集或無約束3D重建。傳統(tǒng)的3D AI工具，通常需要MVS估計相機參數(shù)，并在3D空間中對相應(yīng)的像素進行三角測量。不過，DUSt3R并不需要這些。如下圖所示，DUSt3R能夠基于一組具有未知相機姿態(tài)和內(nèi)在特征的照片，生成對應(yīng)的一組點圖，并給出相機參數(shù)、像素對應(yīng)關(guān)系、深度圖等重要參數(shù)。因此這款工具不僅降低了輸入數(shù)據(jù)的門檻，同時讓輸出數(shù)據(jù)質(zhì)量大幅提升，輸出數(shù)據(jù)需要的時間大幅縮短。

圖源：naverlabs.com

DUSt3R論文作者表示，DUSt3R統(tǒng)一了單圖3D生成和雙圖3D生成的技術(shù)路徑，在提供兩個以上圖像的情況下，DUSt3R帶來了更加有效的全局對齊策略，該策略在一個共同的參考框架中展現(xiàn)出所有成對的點云圖。

綜合而言，DUSt3R具備以下幾個特點：支持多視圖立體重建，無需相機校準信息，支持更加有效的全局對齊策略，提供3D模型和深度信息，并可以恢復(fù)像素匹配和相機信息，無疑這是一款強大的3D AI工具。

更重要的是，DUSt3R基于標準的變壓器編碼器和解碼器就可以工作，讓用戶能夠更加容易地利用這個強大的3D AI工具。如果DUSt3R能夠順利落地，那么醫(yī)療、游戲、影視、建筑、產(chǎn)品設(shè)計和虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域?qū)⒋蟠笫芤妗?br />

國產(chǎn)公司在3D AI中的機會

DUSt3R強大的性能讓很多網(wǎng)友直呼：忘掉Sora吧，DUSt3R才是未來。實際上，這確實也是AI大模型一個迭代的方向。從ChatGPT代表的文生文，到DALL?E代表的文生圖，再到Sora代表的文生視頻，多模態(tài)大模型的發(fā)展方向就是不斷挖掘多模態(tài)大模型的潛力，生成更加復(fù)雜的信息。中泰證券在相關(guān)文章中直言，繼文本、代碼、圖片、視頻之后，下一個有可能實現(xiàn)突破的模態(tài)大概率是3D，“SORA之后的下一步：文生3D”。

那么，面對市場大趨勢，國內(nèi)公司該如何捕捉商機呢？匯總多份3D AI研報可以發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)目前在文生3D方面具有一定的技術(shù)儲備，也有一些代表公司。

比如掌趣科技，該公司是一家提供3D引擎的公司。2023年11月，掌趣科技與LAYABOX達成戰(zhàn)略合作協(xié)議。雙方將共同致力于打造一款具有創(chuàng)新意義的AI游戲引擎，為廣大游戲開發(fā)者提供更加智能、自動化的解決方案，推動游戲產(chǎn)業(yè)技術(shù)革新，共建高質(zhì)量的AIGC開發(fā)生態(tài)體系。而游戲是3D模型重要的應(yīng)用領(lǐng)域。

還有凡拓數(shù)創(chuàng)、絲路視覺、風語筑等3D內(nèi)容提供商，也有一定的技術(shù)儲備。以凡拓數(shù)創(chuàng)為例，該公司以“AI+3D”為方向，致力于展館數(shù)字化革新，結(jié)合數(shù)字技術(shù)與文化創(chuàng)意， 以總體設(shè)計、3D數(shù)字內(nèi)容制作、軟件開發(fā)、系統(tǒng)集成等數(shù)字展館一體化服務(wù)，未來AIGC、AI算法、BI大數(shù)據(jù)、WEB3D等前沿技術(shù)是凡拓數(shù)創(chuàng)的技術(shù)方向，數(shù)字孿生、虛擬人、知識圖譜等產(chǎn)品則是產(chǎn)品方向。

另外，像恒信東方已經(jīng)開始嘗試將GPT、擴散模型應(yīng)用與2D概念設(shè)計和分鏡工作流、3D引擎和其他制作工具API融入3D內(nèi)容創(chuàng)作，也有文生3D方面的技術(shù)儲備。

除了上述有望直接參與文生3D落地的，國內(nèi)在CAX領(lǐng)域、BIM領(lǐng)域的相關(guān)公司也有望從潮流中受益，比如中望軟件、索辰科技、浩辰軟件等CAX工具服務(wù)商，可以給相關(guān)產(chǎn)品帶來專業(yè)的技術(shù)支持。

結(jié)語

DUSt3R驚艷的面世，讓我們進一步見識了多模態(tài)大模型的實力，繼文本、代碼、圖片、視頻之后，文生3D是重要的產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，賦能醫(yī)療、游戲、影視、建筑、產(chǎn)品設(shè)計和虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域發(fā)展。對于國內(nèi)公司而言，目前基本處于市場外圍，還需要進一步實現(xiàn)核心技術(shù)攻關(guān)。