InstantMesh

InstantMesh是一个基于单张图片，利用先进的稀疏视图大型重建模型（LRM）架构，快速生成3D网格（Mesh）的工具。这个框架允许用户将2D图片转换成3D模型，通过自动化处理简化了3D内容的创建过程，对于游戏设计、动画、建筑可视化等领域非常有用。

InstantMesh的架构类似于Instant3D，由多视图扩散模型GM和稀疏视图大规模重建模型GR组成。给定输入图像，多视图扩散模型GM生成3D一致的多视图图像，然后将其输入稀疏视图大规模重建模型GR以重建出高质量的3D网格。

InstantMesh在线体验地址：https://huggingface.co/spaces/TencentARC/InstantMesh

InstantMesh的主要特点：

• 高效的 3D 网格生成：InstantMesh 能够以前所未有的速度和质量从单个图像生成 3D 网格，通常在 10 秒内完成。这是通过集成现成的多视图扩散模型和稀疏视图重建模型来实现的，从而能够快速创建多样化的 3D 模型。

• 自动重新拓扑：InstantMesh能自动重新拓扑复杂的网格，使其成为简化 3D 模型创建过程的宝贵工具。它可以处理各种输入表面表示，包括点云、范围扫描和三角形网格，并立即执行完整的管道，即使是在具有数十万个面的网格上。

• 高质量：在公共数据集的实验结果表明，InstantMesh在定性和定量上明显优于其他最新的图像到3D基准模型。

• 训练可扩展性：基于LRM架构，具有优越的训练可扩展性，能够处理大规模数据集。

• 集成可微分的等值面提取模块：直接在网格表示上应用几何监督，提高了训练效率和网格生成质量。

实施和兼容性

• Modo集成：从10.2版本开始，Modo集成了Instant Meshes算法来实现其自动重新拓扑功能，展示了InstantMesh在专业软件中的实际应用。

• 开源软件：InstantMesh 在 GitHub 上作为开源软件提供，可供跨不同平台（包括 Windows、Mac 和 Linux 5）的广泛用户使用。

• 技术要求：对于那些有兴趣使用 InstantMesh 的人，建议的技术规范包括使用 Python>=3.10、PyTorch>=2.1.0 和 CUDA=12.1，以及具体的安装和模型重量要求。

InstantMesh的出现，预示着3D建模和可视化领域将迎来新的变革，为从单个图像自动重新拓扑和生成 3D 网格提供了强大而高效的解决方案。它旨在解决缺乏3D数据的问题，并在3D生成方面复制图像和视频生成的成功。它结合了多视角扩散模型和基于LRM架构的稀疏视角重建模型的优势，能够在保持生成质量的同时，显著提高训练效率和可扩展性。