文本到 3D AI 生成的工作原理：Meta 3D Gen、OpenAI Shap-E 等

从文本提示生成 3D 数字资产的能力代表了 AI 和计算机图形学领域最近最令人兴奋的发展之一。随着 3D 数字资产市场预计将从 2024 年的 283 亿美元增长到 2029 年的 518 亿美元，文本转 3D AI 模型将在游戏、电影、电子商务等行业的内容创作革命中发挥重要作用。但这些 AI 系统究竟是如何工作的？在本文中，我们将深入探讨文本转 3D 生成背后的技术细节。

从 2024 年的 283 亿美元增长到 2029 年的 518 亿美元

3D 生成的挑战

从文本生成 3D 资产是一项比 2D 图像生成复杂得多的任务。 2D 图像本质上是像素网格，而 3D 资产则需要在三维空间中表示几何图形、纹理、材质，通常还有动画。这种增加的维度和复杂性使生成任务更具挑战性。

文本到 3D 生成中的一些关键挑战包括：

表示 3D 几何和结构在 3D 表面上生成一致的纹理和材质从多个视点确保物理合理性和连贯性同时捕捉精细细节和整体结构生成可轻松渲染或 3D 打印的资产

表示 3D 几何和结构

在 3D 表面上生成一致的纹理和材质

从多个视点确保物理合理性和连贯性

同时捕捉精细细节和整体结构

生成可轻松渲染或 3D 打印的资产

为了应对这些挑战，文本到 3D 模型利用了几种关键技术和技巧。

文本转 3D 系统的关键组件

大多数最先进的文本转 3D 生成系统都具有一些核心组件：

文本编码：将输入的文本提示转换为数字表示

文本编码

3D 表示：表示 3D 几何和外观的方法

3D 表示 生成模型 形状