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项目主页-https://buaacyw.github.io/ultra3d/

体验链接-https://hitem3d.ai/

论文链接-https://arxiv.org/pdf/2507.17745


为什么需要这个算法？--稀疏体素表示的最新进展显著提高了3D内容生成的质量，实现了具有细粒度几何的高分辨率建模。然而，由于两级扩散管道中注意力机制的二次复杂性，现有框架存在严重的计算效率低下问题。
这个算法能做什么？--Ultra3D是一种高效的3D生成框架，它不仅能够提供具有精细几何细节的高质量3D网格，而且可以保持高效生成，加速比接近6.7倍。
这个算法效果如何？-- 大量实验结果表明：Ultra3D支持1024*1024分辨率的高分辨率3D生成，并在视觉保真度和用户偏好方面实现了最先进的性能。


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01-Ultra3D核心优势

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    Ultra3D是一种高效的3D生成框架，它可以在不影响生成质量的情况下显著加速稀疏体素建模。

    该方法利用紧凑的VecSet表示在第一阶段有效地生成粗略的对象布局，减少了标记计数并加速了体素坐标预测。为了在第二阶段细化每个体素的潜在特征，作者引入了Part Attention，这是一种几何感知的局部注意力机制，将注意力计算限制在语义一致的部分区域内。

    这种设计保持了结构的连续性，同时避免了不必要的全局关注，实现了高达6.7倍的加速。为了支持这种机制，作者构建了一个可扩展的零件注释管道，将原始网格转换为零件标记的稀疏体素。

02-Ultra3D落地场景

02.01-可打印资产
02.02-艺术品资产生成
02.03-游戏资产生成
02.04-机械资产生成

02.05-潮流资产生成

03-Ultra3D上手指南

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步骤1-访问https://hitem3d.ai/链接

步骤2-在上图的蓝框中输入“测试图片”

步骤3-在上图的红框中选择“资产分辨率”，支持1024和1536

步骤4-在上图的绿框中选择“是否打开纹理生成”

步骤5-点击上图的黄框中的“Generate”生成相应的3D资产

04-Ultra3D性能评估

04.01-主观效果评估
    上面的视频展示了该方法与多个SOTA的方法（Trellis、Direct3D-S2、Hi3DGen、某个商业模型A）在相同输入图片下的生成效果。通过观察与分析，我们可以发现：该方法生成的3D资产纹理更丰富、逼真，比肩某些商业模型。

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04.02-客观指标评估
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    上表展示了作者对图像-3D网格对进行的用户研究的选择率。参与者被要求选择与图像最匹配且质量最高的结果。通过观察与分析，我们可以发现：该模型的精度与效率都远优于其它方法，各项指标都得到了显著提升。
05-Ultra3D效果展示


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