背景
在我们的团队项目中，我们最初的设想是通过拍摄实物照片生成商品海报。然而，由于效果不佳，我们决定转变思路，开发一款帮助设计师从线稿到3D模型的设计产品。我们的目标是简化设计流程，让设计师能够从线稿出发，通过AI技术生成成品图像，并进一步转化为3D模型。以下是我们在这一过程中经历的探索、尝试和反思。
初步设想
新的设想是利用AI技术，通过输入设计师的线稿，生成多幅成品图像。然后，设计师可以从这些生成的图像中选择一幅最满意的，再通过3D建模工具将其转换为3D模型。这一过程的核心步骤包括：
- 线稿输入：设计师提供初步的线稿。
- 成品图生成：使用AI模型生成多幅成品图像。
- 用户选择：设计师从生成的图像中选取一幅最满意的。
- 3D建模：将选定的图像转换为3D模型。
线稿到成品图像的生成
在从线稿生成成品图像方面，我们决定使用Stable Diffusion。这是一种基于扩散过程的图像生成模型，通过逐步去噪生成高质量的图像。我们选择Stable Diffusion是因为它在这一任务中的表现非常出色，生成的图像在细节和质量上都非常优异，因此我们没有调研其他模型。其基本原理在上一篇文章中已经简要概括，此处不再赘述。
成品图像到3D模型的转换
在将成品图像转换为3D模型方面，我们进行了广泛的调研和测试，包括以下几种模型：Wonder3D、Image Dream、MVDream-three studio、HiFA、GeoDream、3DFuse-three studio和Gaussian Dreamer。
Image Dream
Image Dream是一种图像生成工具，可以将线稿转换为成品图像。然而，在我们尝试过程中，生成的图像质量和细节不如Stable Diffusion，且风格化处理过于明显，影响了原始设计的表达。
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扩散网络训练：
- 蓝色箭头：表示扩散网络的训练过程。
- 多视角渲染：根据标准相机坐标渲染多个视角图像。
- 图像提示渲染：随机设置渲染正视图图像提示。
- 训练目标：多视角图像作为多视角扩散网络的训练目标，图像提示通过多级控制器编码后作为输入进行扩散。
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NeRF模型训练：
- 绿色箭头：表示NeRF模型的训练过程。
- 评分蒸馏：使用已训练的扩散网络进行图像提示的评分蒸馏
多控制器
含义
多级控制器是指在ImageDream系统中，用于处理和调节图像特征的多个控制器。这些控制器包括全球控制器、局部控制器和像素控制器。每个控制器在不同的层级上对图像特征进行处理，以实现更精细的控制和更高的生成质量。
作用
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全球控制器（Global Controller）：
- 作用：处理图像的全局特征。
- 功能：接收CLIP编码后的图像特征，输出调整后的特征到交叉注意力层。
- 目标：捕捉图像的全局语义信息，确保生成结果具有一致的整体语义。
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局部控制器（Local Controller）：
- 作用：处理图像的局部特征。
- 功能：接收和处理局部区域的图像特征，输出调整后的特征到交叉注意力层。
- 目标：捕捉图像的局部细节，增强生成结果的细腻度和细节丰富度。
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像素控制器（Pixel Controller）：
- 作用：处理图像的像素级特征。
- 功能：将VAE编码的特征发送到扩散网络，在每一层与相应的隐藏特征执行像素级密集自注意力。
- 目标：在像素级别进行精细调整，确保生成结果的高分辨率和细节清晰度。
综合作用
多级控制器通过在不同层级上对图像特征进行处理和调节，确保生成的图像既具有全局一致性，又包含丰富的局部细节和高分辨率的像素级信息。这种多层次的控制机制使得ImageDream能够生成高质量的3D模型，并在各种视角和细节层面上表现出色。
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全球控制器和局部控制器：
- 输入：接收 CLIP 编码后的图像特征。
- 输出：将调整后的特征输出到交叉注意力层，表示图像的语义信息。
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像素控制器：
- 输入：将 VAE 编码的特征发送到扩散网络。
- 操作：在四视图 MVDiffusion 的每一层，与相应的隐藏特征执行像素级密集自注意力。
效果
MVDream-three studio
MVDream-three studio专注于多视角图像生成和3D建模，是ImageDream的基础，其功能是从文字生成3D模型，不符合我们的目的，此处不再赘述。
Wonder3D
Wonder3D 能够根据单张图像生成一致的多视图法线图和彩色图像。具体过程如下：
- 输入图像：接收单张输入图像。
- 文本嵌入：利用 CLIP 模型生成的文本嵌入。
- 相机参数：多个视角的相机参数。
- 领域转换器：作为条件输入。
在这些条件下，Wonder3D 生成一致的多视图法线图和彩色图像。随后，Wonder3D 采用创新的法线融合算法，从2D表示中稳健地重建高质量的3D几何形状，最终生成高保真度的纹理网格模型。
效果
TripoSR
TripoSR是一种用于生成高分辨率3D模型的工具。虽然在生成模型的正面效果尚可，但在处理模型的其他面时，效果非常糟糕，导致整体模型质量不佳。TripoSR的技术原理基于超级分辨率算法，试图通过提高图像分辨率来改善3D模型的细节。然而，我们发现其在生成全面和一致的3D模型方面存在显著不足。
效果
尝试
输入图片
输出模型
GeoDream、3DFuse-three studio、Gaussian Dreamer表现均欠佳，和Wonder3D、TripoSR有通病，此处不再赘述，文章后面会总结
HiFA
HiFA（High Fidelity Augmentation）是一种高保真度的图像到3D模型转换工具。经过多次测试，我们发现HiFA在保持原始图像细节和精度方面表现最佳，能够将设计师选定的成品图像高质量地转换为3D模型。
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预训练的2D潜变量扩散先验：
- 定义：g(θ)表示使用预训练的2D潜变量扩散模型作为先验。
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评分蒸馏：
- 模型：采用潜变量扩散模型进行评分蒸馏。
- 输入：扩散模型接收渲染图像x作为输入。
- 输出：提供输入渲染图像x的估计值ˆx。
效果
尝试
对比与选择
Wonder3D、GeoDream、3DFuse-three studio 和 Gaussian Dreamer
这些模型在发布开源的年份相似，基本都是去年发布的。尽管它们在某些示例模型上表现良好，但在将随机图片转换为3D模型时表现很差。这些模型存在以下共性问题：
- 只在示例模型上表现好：这些模型在预设的示例中可以生成高质量的3D模型，但在处理随机图片时，效果显著下降，生成的模型质量不佳。
- 对性能要求高：这些模型对硬件性能要求较高。如果没有高性能的计算资源，这些模型在加载和运行时可能会出现问题，甚至无法正常工作。
- 实际应用局限性：由于以上问题，这些模型在实际应用中的普适性和稳定性都存在明显不足。
Image Dream
Image Dream 是字节跳动新开源的模型，尽管其生成效果较好，但也存在一些问题：
- 硬件要求高：Image Dream 要求使用高性能的 A100 GPU，这对于一般用户和小型团队来说，硬件门槛过高，难以广泛应用。
- 实际应用局限性：虽然生成效果较好，但由于硬件要求高，限制了其在实际应用中的普及。
HiFA
在我们测试的模型中，HiFA 的表现是最好的，但仍有改进空间：
- 生成效果相对较好：HiFA 在保持原始图像细节和生成高质量3D模型方面表现优异。
- 代码需要修改：尽管HiFA整体表现最佳，但在实际使用中，代码仍需要一定的修改和优化，以进一步提升其性能和易用性。
最终方案
我们最终确定了以下方案：
- 线稿输入：设计师输入初步的线稿。
- 成品图生成：使用Stable Diffusion生成多幅高质量的成品图像。Stable Diffusion在这一过程中表现尤为出色，能够生成细节丰富且质量极高的图像。
- 用户选择：设计师从生成的图像中选取一幅最满意的。
- 3D建模：使用HiFA将选定的图像转换为高质量的3D模型。
总结
在这一探索过程中，我们经历了从初步设想到推翻重来的过程。通过对多种AI工具的调研和测试，我们最终选择了Stable Diffusion和HiFA的组合。这一组合不仅简化了设计流程，还大大提高了生成图像和3D模型的质量。未来，我们希望能进一步优化这一流程，为设计师提供更高效、更便捷的设计工具。