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Arxiv: [2403.02151] TripoSR: Fast 3D Object Reconstruction from a Single Image (arxiv.org)
Github: VAST-AI-Research/TripoSR (github.com)
Hugging Face: stabilityai/TripoSR · Hugging Face
- 开跑：TripoSR - a Hugging Face Space by stabilityai
PaperWithCode: TripoSR: Fast 3D Object Reconstruction from a Single Image | Papers With Code
官网：Introducing TripoSR: Fast 3D Object Generation from Single Images — Stability AI

全文

Abatract

TripoSR 是一个使用 transformer 进行快速 Feed-forward 3D 生成的 3D 重建模型。在 LRM 网络架构（ICLR 2024 Oral | Adobe提出LRM：单个图像到3D的大型重建模型 - 知乎 (zhihu.com)）的基础上，TripoSR 集成了数据处理、模型设计和训练技术方面的实质性改进。

1. Introduction

近期三维重建获得数据的办法：利用 2D 扩散模型从文本提示或输入图像创建 3D 资产。（利用 2D 先验进行 3D 生成）但是效率低。

Feed-forward 3D 重建模型实现了显著更高的计算效率。沿着这个方向，最近的几种方法在不同的 3D 数据集上的可扩展训练中显示出了前景。

2. TripoSR: Data and Model Improvements

TripoSR 的设计基于 LRM，在数据管理、模型和训练策略方面取得了一系列技术进步。现在，我们对模型进行概述，然后进行技术改进。

2.1. Model Overview

TripoSR 的核心包括以下组件：

图像编码器（image encoder）
- 使用预先训练的视觉变换器模型 DINOv1 进行初始化，该模型将 RGB 图像投影到一组潜在向量中。这些矢量对图像的全局和局部特征进行编码，并包括重建 3D 对象所需的信息。
图像到三平面解码器（image-to-triplane decoder）
- 将潜在矢量变换到三平面 NeRF 表示上。
基于三平面的神经辐射场（an image-to-triplane decoder, NeRF）。
- NeRF 模型由一堆多层感知器（MLP）组成，这些感知器负责预测空间中 3D 点的颜色和密度。

2.2. Data Improvements

数据整理：通过选择一个精心策划的 Objaverse 数据集子集，该子集在 CC-By 许可证下可用，我们提高了训练数据的质量。
数据渲染：我们采用了一系列不同的数据渲染技术，这些技术更接近于模拟真实世界图像的分布，从而增强了模型的泛化能力，即使是在专门使用 Objaverse 数据集进行训练的情况下也是如此。

2.3. Model and Training Improvements

三平面通道优化
- Mask Loss
  - 在训练过程中引入了 Mask Loss，显著减少了“漂浮物”伪影，并提高了重建的保真度
Local Rendering Supervision.

3. Results

评估数据集。我们策划了两个公共数据集，GSO 和 OmniObject3D，用于评估。我们发现，这两个数据集都包括许多简单形状的对象（例如，长方体、球体或圆柱体），因此可能导致对这些简单形状的高度验证偏差。因此，我们手动过滤数据集，并从每个数据集中选择大约 300 个对象，以确保它们形成一个多样且具有代表性的公共对象集合。

三维形状度量。我们使用 Marching Cubes 提取等值面，将隐式 3D 表示（如 NeRF）转换为网格。我们从这些曲面中采样 10K 个点，以计算倒角距离（CD）和 Fscore（FS）。考虑到一些方法无法预测以视图为中心的形状，我们使用蛮力搜索方法将预测与地面实况形状对齐。

定量比较。我们将 TripoSR 与使用前馈技术的现有最先进的 3D 重建基线进行了比较，包括 One-2-345、三平面高斯（TGS）、ZeroShape 和 OpenLRM。

性能与运行时。TripoSR 的另一个关键优势是它的推理速度。在 NVIDIA A100 GPU 上从单个图像生成 3D 网格大约需要 0.5 秒。

4. Conclusion

我们希望 TripoSR 能够帮助研究人员和开发人员开发更先进的 3D 生成人工智能模型。

开跑

可以到 TripoSR - a Hugging Face Space by stabilityai 在线玩，也可以尝试离线部署。

从 VAST-AI-研究/TripoSR (github.com) 获取代码仓库。

整一个虚拟环境：

conda create -n TripoSR python=3.9

装好 pytorch 后，在代码仓库里装好库：

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

看一下 run.py 里的 argparse：

参数	解释
image	接受一个或多个字符串作为输入，表示输入图像的路径。
--device	指定要使用的设备，如果没有找到兼容 CUDA 的设备，则会回退到使用 CPU。默认为 'cuda:0'。
--pretrained-model-name-or-path	指定预训练模型的路径或名称，可以是 huggingface 模型 id 或本地路径。默认为 'stabilityai/TripoSR'。
--chunk-size	表示用于表面提取和渲染的评估块大小。较小的块大小会减少 VRAM 使用量，但会增加计算时间。设置为 0 表示不分块。默认为 8192。
--mc-resolution	Marching cubes 网格的分辨率。默认为 256。
--no-remove-bg	如果指定此选项，则不会自动从输入图像中移除背景，输入图像应为带有灰色背景和正确尺寸前景的 RGB 图像。默认为 false。
--foreground-ratio	前景大小与图像大小的比例。仅在未指定 --no-remove-bg 时使用。默认为 0.85。
--output-dir	保存结果的输出目录。默认为 'output/'。
--model-save-format	保存提取的网格的格式，可选项为 'obj'或 'glb'。默认为 'obj'。
--render	如果指定此选项，则保存一个 NeRF 渲染的视频。默认为 false。

由于墙内下载 huggingface 的模型容易失败，改为采用离线加载模型的形式。修改 run.py 里的内容：

parser.add_argument(
    "--pretrained-model-name-or-path",
    default= "models/",  # "stabilityai/TripoSR",
    type=str,
    help="Path to the pretrained model. Could be either a huggingface model id is or a local path. Default: 'stabilityai/TripoSR'",
)

从 stabilityai/TripoSR at main (huggingface.co) 下载 config.yaml 和 model.ckpt 到 models/ 下：

准备一张模型图片，就决定是你了！淘宝吉祥物！

开跑！

python run.py examples/XXX.png --output-dir output/

emmm 还是下了一个叫 'https://github.com/danielgatis/rembg/releases/download/v0.0.0/u2net.onnx' 的东西，还好没被墙。

2024-03-18 11:02:00,713 - INFO - Initializing model ...
Downloading config.json: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████| 454/454 [00:00<00:00, 149kB/s]
C:\Users\19048\.conda\envs\TripoSR\lib\site-packages\huggingface_hub\file_download.py:137: UserWarning: `huggingface_hub` cache-system uses symlinks by default to efficiently store duplicated files but your machine does not support them in C:\Users\19048\.cache\huggingface\hub. Caching files will still work but in a degraded version that might require more space on your disk. This warning can be disabled by setting the `HF_HUB_DISABLE_SYMLINKS_WARNING` environment variable. For more details, see https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/how-to-cache#limitations.
To support symlinks on Windows, you either need to activate Developer Mode or to run Python as an administrator. In order to see activate developer mode, see this article: https://docs.microsoft.com/en-us/windows/apps/get-started/enable-your-device-for-development
  warnings.warn(message)
2024-03-18 11:02:07,536 - INFO - Initializing model finished in 6819.83ms.
2024-03-18 11:02:07,539 - INFO - Processing images ...
Downloading data from 'https://github.com/danielgatis/rembg/releases/download/v0.0.0/u2net.onnx' to file 'C:\Users\19048\.u2net\u2net.onnx'.
100%|########################################| 176M/176M [00:00<00:00, 117GB/s]
2024-03-18 11:02:30,617 - INFO - Processing images finished in 23078.31ms.
2024-03-18 11:02:30,617 - INFO - Running image 1/1 ...
2024-03-18 11:02:30,618 - INFO - Running model ...
2024-03-18 11:02:35,306 - INFO - Running model finished in 4686.22ms.
2024-03-18 11:02:35,306 - INFO - Exporting mesh ...
torchmcubes was not compiled with CUDA support, use CPU version instead.
2024-03-18 11:02:37,869 - INFO - Exporting mesh finished in 2563.17ms.

这个程序会自动帮你抠图：

不过抠得不是很好，导致生成的模型多了点背景信息。我们手动抠图再试一次：

用 Blender 打开这个模型，修复一下旋转。生成的模型显示不出纹理信息，按 stabilityai/TripoSR · It doesn't save texture to the .obj? (huggingface.co) 所说，应该在 Blender 里设置一下材质（将 Color Attribute 节点连接到 Base Color 里，但好像有些模型还是不行……）：

顺便送这个模型一个 Decimate 减少一下面数再导出，真是太棒了！