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复旦发布公开匿名评测平台:3D生成模型同台竞技,魁首究竟花落谁家!

复旦发布公开匿名评测平台:3D生成模型同台竞技,魁首究竟花落谁家!

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©作者 | 张玉涵
单位 | 复旦大学博士生




近两年,得益于 Diffusion 模型在 2D 领域取得的巨大成功以及 Objaverse 系列大规模 3D 数据集的开源,3D 物体生成领域已经进入迅速发展阶段,3D 生成模型数量激增。那么,他们的生成质量究竟如何呢?


目前已有的 3D 评测体系大多采用基于 Clip 的方法,在准确性、全面性和鲁棒性方面面临着许多挑战。基于学习的自动评测体系则受到数据的制约,另一方面,语言和图像领域为我们提供了人工评测方式的新思路。


同时,为了给社区提供一些直觉上的启发,我们推出 3DGen-Arena,一个公开、匿名的评测平台,集成了目前流行的 19 个开源 3D 生成模型(包括 9 个文生 3D 模型和 13 个图生 3D 模型,详情参看下图)。在展示形式上,我们同时提供 3D 资产的法线图、无纹理几何图、以及贴纹理 RGB 图的 360° 环绕视频。通过将几何和纹理解耦开来,满足参与者不同的关注重点。


👇👇👇 快来pick你喜欢的模型吧!

https://huggingface.co/spaces/ZhangYuhan/3DGen-Arena

鉴于 3D 生成任务的复杂性,我们认为单一的评价维度并不能够满足所有需求。因此,我们划分为了以下 5 个独立的维度,进行多维度、全方位的评估,并沿用两两比较的方式,为所有参与的模型确定排名顺序。


  1. 几何合理性:一个优秀的 3D 生成模型需要具备广泛且合理的 3D 几何先验知识。

  2. 几何精细度:提升几何精细度是提升 3D 生成质量的重要方向。注意到,现有的技术在生成细节的同时往往无法避免噪声的引入,因此,我们认为将精细度和合理性解耦开来,是需要的。

  3. 纹理质量:纹理贴图的质量将直接影响 3D 资产的视觉效果,主要包括纹理贴图的美学水平、视角间一致性程度、以及是否存在伪影。

  4. 几何-纹理一致性:在真实世界中,几何-纹理的一致性常常被忽略。但在生成过程中,我们发现并不总是能保证一致的贴图。

  5. 文本/图像- 3D 一致性:与输入条件相一致是条件生成任务的基本要求。

除了匿名模型投票外,我们还允许参与者指定模型进行比较,以及与单个模型交互,满足社区的多样需求。考虑到部分文生 3D 模型漫长的训练时长,以及我们复杂的数据后处理,目前 3DGen-Arena 暂不支持开放式输入的在线生成。


但是,我们为社区准备了 1w+ 个 3D 模型,分别由 1k+ 条不同的 prompt 引导生成(文生 3D 和图生 3D 各 500 余条),涵盖了“交通工具”、“动物”、“植物”、“食物”、“室内物品”、“室外物品”等 6 大基础类别,囊括了绝大多数的常见物品。

另外,为了观察 3D 生成模型对 prompt 复杂程度的敏感程度,除了单个物体生成外,我们进一步设计了不同物体间的多种排列组合方式,交互方式,以及一些“微场景”。


3D 生成领域是 3D 视觉领域的重要分支,无论是在学界还是业界,都有着广泛的应用前景和发展潜力。面对生成模型的不断推陈出新,一个全面、有效、鲁棒的评价体系是迫切需要的。一方面, 通过质量评测,深入理解现有生成模型的优缺点,有助于挖掘潜在的发展方向,进而指导模型改进和新算法的开发,不断探索 AIGC 的能力边界;另一方面,多维度的 3D 质量评测对实践应用有指导性作用, 便于针对不同的下游需求,把握关键维度,权衡次要维度。


现阶段,自动评价体系的提出仍面临极大挑战,需借助人工评测的帮助。如果你正在从事 3D 生成领域,或者对 3D 生成任务感兴趣,欢迎持续关注并使用我们的平台:

https://huggingface.co/spaces/ZhangYuhan/3DGen-Arena


我们将继续增添更多的开源、甚至闭源模型;定期维护、更新排名榜;上线支持开放式输入的在线生成服务,敬请期待!



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